Dynamic Linear Models with R
Giovanni Petris · Sonia Petrone · Patrizia Campagnoli
jun 2009 · Springer Science & Business Media
E-boek
252
Pagina's
reportBeoordelingen en reviews worden niet geverifieerd. Meer informatie
Over dit e-boek
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.
Dit e-boek beoordelen
Geef ons je mening.
Informatie over lezen
Smartphones en tablets
Installeer de Google Play Boeken-app voor Android en iPad/iPhone. De app wordt automatisch gesynchroniseerd met je account en met de app kun je online of offline lezen, waar je ook bent.
Laptops en computers
Via de webbrowser van je computer kun je luisteren naar audioboeken die je hebt gekocht op Google Play.
eReaders en andere apparaten
Als je wilt lezen op e-ink-apparaten zoals e-readers van Kobo, moet je een bestand downloaden en overzetten naar je apparaat. Volg de gedetailleerde instructies in het Helpcentrum om de bestanden over te zetten op ondersteunde e-readers.
