Introduction to Time Series Modeling With Applications in R
Langue : anglais
Edité par Chapman & Hall, 2020
Série : Livre 102 sur 110 - ISSN
- Livre relié
- Neuf

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N° de réf. du vendeur x-0367187337
- Titre
- Introduction to Time Series Modeling With Applications in R
- Auteur
- Kitagawa, Genshiro
- Éditeur
- Chapman & Hall
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Brand New
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0367187337
- ISBN à 13 chiffres
- 9780367187330
- Édition
- 2ème Édition
- Poids de l'article
- 1 kilogramme
- Série
- Livre 102 sur 110: ISSN
Praise for the first edition:
[This book] reflects the extensive experience and significant contributions of the author to non-linear and non-Gaussian modeling. … [It] is a valuable book, especially with its broad and accessible introduction of models in the state-space framework
.
–Statistics in Medicine
What distinguishes this book from comparable introductory texts is the use of state-space modeling. Along with this come a number of valuable tools for recursive filtering and smoothing, including the Kalman filter, as well as non-Gaussian and sequential Monte Carlo filters.
–MAA Reviews
Introduction to Time Series Modeling with Applications in R, Second Edition
covers numerous stationary and nonstationary time series models and tools for estimating and utilizing them. The goal of this book is to enable readers to build their own models to understand, predict and master time series. The second edition makes it possible for readers to reproduce examples in this book by using the freely available R package TSSSto perform computations for their own real-world time series problems.
This book employs the state-space model as a generic tool for time series modeling and presents the Kalman filter, the non-Gaussian filter and the particle filter as convenient tools for recursive estimation for state-space models. Further, it also takes a unified approach based on the entropy maximization principle and employs various methods of parameter estimation and model selection, including the least squares method, the maximum likelihood method, recursive estimation for state-space models and model selection by AIC.
Along with the standard stationary time series models, such as the AR and ARMA models, the book also introduces nonstationary time series models such as the locally stationary AR model, the trend model, the seasonal adjustment model, the time-varying coefficient AR model and nonlinear non-Gaussian state-space models.
About the Author:
Genshiro Kitagawa
is a project professor at the University of Tokyo, the former Director-General of the Institute of Statistical Mathematics, and the former President of the Research Organization of Information and Systems.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Genshiro Kitagawa is a project professor at the University of Tokyo, the former Director-General of the Institute of Statistical Mathematics, and the former President of the Research Organization of Information and Systems.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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