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Ajouter au panierEtat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 128 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes (SpringerBriefs in Statistics)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes (SpringerBriefs in Statistics)
Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer India, Springer India, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work is an overview of statistical inference in stationary, discrete time stochastic processes. Results in the last fifteen years, particularly on non-Gaussian sequences and semi-parametric and non-parametric analysis have been reviewed. The first chapter gives a background of results on martingales and strong mixing sequences, which enable us to generate various classes of CAN estimators in the case of dependent observations. Topics discussed include inference in Markov chains and extension of Markov chains such as Raftery's Mixture Transition Density model and Hidden Markov chains and extensions of ARMA models with a Binomial, Poisson, Geometric, Exponential, Gamma, Weibull, Lognormal, Inverse Gaussian and Cauchy as stationary distributions. It further discusses applications of semi-parametric methods of estimation such as conditional least squares and estimating functions in stochastic models. Construction of confidence intervals based on estimating functions is discussed in some detail. Kernel based estimation of joint density and conditional expectation are also discussed. Bootstrap and other resampling procedures for dependent sequences such as Markov chains, Markov sequences, linear auto-regressive moving average sequences, block based bootstrap for stationary sequences and other block based procedures are also discussed in some detail. This work can be useful for researchers interested in knowing developments in inference in discrete time stochastic processes. It can be used as a material for advanced level research students.
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer India, Springer India Okt 2012, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Neuware -This work is an overview of statistical inference in stationary, discrete time stochastic processes. Results in the last fifteen years, particularly on non-Gaussian sequences and semi-parametric and non-parametric analysis have been reviewed. The first chapter gives a background of results on martingales and strong mixing sequences, which enable us to generate various classes of CAN estimators in the case of dependent observations. Topics discussed include inference in Markov chains and extension of Markov chains such as Raftery's Mixture Transition Density model and Hidden Markov chains and extensions of ARMA models with a Binomial, Poisson, Geometric, Exponential, Gamma, Weibull, Lognormal, Inverse Gaussian and Cauchy as stationary distributions. It further discusses applications of semi-parametric methods of estimation such as conditional least squares and estimating functions in stochastic models. Construction of confidence intervals based on estimating functions is discussed in some detail. Kernel based estimation of joint density and conditional expectation are also discussed. Bootstrap and other resampling procedures for dependent sequences such as Markov chains, Markov sequences, linear auto-regressive moving average sequences, block based bootstrap for stationary sequences and other block based procedures are also discussed in some detail. This work can be useful for researchers interested in knowing developments in inference in discrete time stochastic processes. It can be used as a material for advanced level research students.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 128 pp. Englisch.
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer (India) Private Limited, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes (SpringerBriefs in Statistics)
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes (SpringerBriefs in Statistics)
Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Ajouter au panierKartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The book deals with classical as well as most recent developments in the area of inference in discrete time stationary stochastic processes Topics discussed include Markov chains, non-Gaussian sequences, estimating function, density estimation and.
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer India Okt 2012, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This work is an overview of statistical inference in stationary, discrete time stochastic processes. Results in the last fifteen years, particularly on non-Gaussian sequences and semi-parametric and non-parametric analysis have been reviewed. The first chapter gives a background of results on martingales and strong mixing sequences, which enable us to generate various classes of CAN estimators in the case of dependent observations. Topics discussed include inference in Markov chains and extension of Markov chains such as Raftery's Mixture Transition Density model and Hidden Markov chains and extensions of ARMA models with a Binomial, Poisson, Geometric, Exponential, Gamma, Weibull, Lognormal, Inverse Gaussian and Cauchy as stationary distributions. It further discusses applications of semi-parametric methods of estimation such as conditional least squares and estimating functions in stochastic models. Construction of confidence intervals based on estimating functions is discussed in some detail. Kernel based estimation of joint density and conditional expectation are also discussed. Bootstrap and other resampling procedures for dependent sequences such as Markov chains, Markov sequences, linear auto-regressive moving average sequences, block based bootstrap for stationary sequences and other block based procedures are also discussed in some detail. This work can be useful for researchers interested in knowing developments in inference in discrete time stochastic processes. It can be used as a material for advanced level research students. 128 pp. Englisch.
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer (India) Private Limited, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Statistical Inference for Discrete Time Stochastic Processes
Edité par Springer (India) Private Limited, 2012
ISBN 10 : 8132207629 ISBN 13 : 9788132207627
Langue: anglais
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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