Dynamic Linear Models with R
Giovanni Petris · Sonia Petrone · Patrizia Campagnoli
kesä 2009 · Springer Science & Business Media
E-kirja
252
sivuja
reportArvioita ja arvosteluja ei ole vahvistettu Lue lisää
Tietoa tästä e-kirjasta
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.
Arvioi tämä e-kirja
Kerro meille mielipiteesi.
Tietoa lukemisesta
Älypuhelimet ja tabletit
Asenna Google Play Kirjat ‑sovellus Androidille tai iPadille/iPhonelle. Se synkronoituu automaattisesti tilisi kanssa, jolloin voit lukea online- tai offline-tilassa missä tahansa oletkin.
Kannettavat ja pöytätietokoneet
Voit kuunnella Google Playsta ostettuja äänikirjoja tietokoneesi selaimella.
Lukulaitteet ja muut laitteet
Jos haluat lukea kirjoja sähköisellä lukulaitteella, esim. Kobo-lukulaitteella, sinun täytyy ladata tiedosto ja siirtää se laitteellesi. Siirrä tiedostoja tuettuihin lukulaitteisiin seuraamalla ohjekeskuksen ohjeita.
