Dynamic Linear Models with R
Giovanni Petris · Sonia Petrone · Patrizia Campagnoli
jún. 2009 · Springer Science & Business Media
Rafbók
252
Síður
reportEinkunnir og umsagnir eru ekki staðfestar Nánar
Um þessa rafbók
State space models have gained tremendous popularity in recent years in as disparate fields as engineering, economics, genetics and ecology. After a detailed introduction to general state space models, this book focuses on dynamic linear models, emphasizing their Bayesian analysis. Whenever possible it is shown how to compute estimates and forecasts in closed form; for more complex models, simulation techniques are used. A final chapter covers modern sequential Monte Carlo algorithms.
The book illustrates all the fundamental steps needed to use dynamic linear models in practice, using R. Many detailed examples based on real data sets are provided to show how to set up a specific model, estimate its parameters, and use it for forecasting. All the code used in the book is available online.
No prior knowledge of Bayesian statistics or time series analysis is required, although familiarity with basic statistics and R is assumed.
Gefa þessari rafbók einkunn.
Segðu okkur hvað þér finnst.
Upplýsingar um lestur
Snjallsímar og spjaldtölvur
Settu upp forritið Google Play Books fyrir Android og iPad/iPhone. Það samstillist sjálfkrafa við reikninginn þinn og gerir þér kleift að lesa með eða án nettengingar hvar sem þú ert.
Fartölvur og tölvur
Hægt er að hlusta á hljóðbækur sem keyptar eru í Google Play í vafranum í tölvunni.
Lesbretti og önnur tæki
Til að lesa af lesbrettum eins og Kobo-lesbrettum þarftu að hlaða niður skrá og flytja hana yfir í tækið þitt. Fylgdu nákvæmum leiðbeiningum hjálparmiðstöðvar til að flytja skrár yfir í studd lesbretti.
