State Space Modeling of Time Series
เบก.เบ. 2013 ยท Springer Science & Business Media
เบเบถเปเบกเบญเบตเบเบธเบ
315
เปเปเบฒ
reportเบเปเปเปเบเปเบขเบฑเปเบเบขเบทเบเบเบฒเบเบเบฑเบเบญเบฑเบเบเบฑเบ เปเบฅเบฐ เบเบณเบเบดเบเบปเบก เบชเบถเบเบชเบฒเปเบเบตเปเบกเปเบเบตเบก
เบเปเบฝเบงเบเบฑเบเบเบถเปเบก e-book เบเบตเป
model's predictive capability? These are some of the questions that need to be answered in proposing any time series model construction method. This book addresses these questions in Part II. Briefly, the covariance matrices between past data and future realizations of time series are used to build a matrix called the Hankel matrix. Information needed for constructing models is extracted from the Hankel matrix. For example, its numerically determined rank will be the di mension of the state model. Thus the model dimension is determined by the data, after balancing several sources of error for such model construction. The covariance matrix of the model forecasting error vector is determined by solving a certain matrix Riccati equation. This matrix is also the covariance matrix of the innovation process which drives the model in generating model forecasts. In these model construction steps, a particular model representation, here referred to as balanced, is used extensively. This mode of model representation facilitates error analysis, such as assessing the error of using a lower dimensional model than that indicated by the rank of the Hankel matrix. The well-known Akaike's canonical correlation method for model construc tion is similar to the one used in this book. There are some important differ ences, however. Akaike uses the normalized Hankel matrix to extract canonical vectors, while the method used in this book does not normalize the Hankel ma trix.
เปเบซเปเบเบฐเปเบเบ e-book เบเบตเป
เบเบญเบเบเบงเบเปเบฎเบปเบฒเบงเปเบฒเบเปเบฒเบเบเบดเบเปเบเบงเปเบ.
เบญเปเบฒเบโเบเปเปโเบกเบนเบโเบเปเบฒเบงโเบชเบฒเบ
เบชเบฐเบกเบฒเบเปเบเบ เปเบฅเบฐ เปเบเบฑเบเปเบฅเบฑเบ
เบเบดเบเบเบฑเปเบ เปเบญเบฑเบ Google Play Books เบชเบณเบฅเบฑเบ Android เปเบฅเบฐ iPad/iPhone. เบกเบฑเบเบเบดเปเบเบเปเปเบกเบนเบเปเบเบเบญเบฑเบเบเบฐเปเบเบกเบฑเบเบเบฑเบเบเบฑเบเบเบตเบเบญเบเบเปเบฒเบ เปเบฅเบฐ เบญเบฐเบเบธเบเบฒเบเปเบซเปเบเปเบฒเบเบญเปเบฒเบเบเบฒเบเบญเบญเบเบฅเบฒเบ เบซเบผเบท เปเบเบเบญเบญเบเบฅเบฒเบเปเบเป เบเปเปเบงเปเบฒเบเปเบฒเบเบเบฐเบขเบนเปเปเบช.
เปเบฅเบฑเบเบเบฑเบญเบ เปเบฅเบฐ เบเบญเบกเบเบดเบงเปเบเบต
เบเปเบฒเบเบชเบฒเบกเบฒเบเบเบฑเบเบเบถเปเบกเบชเบฝเบเบเบตเปเบเบทเปเปเบ Google Play เปเบเบเปเบเปเปเบเบฃเปเบเบฃเบกเบเปเบญเบเปเบงเบฑเบเบเบญเบเบเบญเบกเบเบดเบงเปเบเบตเบเบญเบเบเปเบฒเบเปเบเป.
eReaders เปเบฅเบฐเบญเบธเบเบฐเบเบญเบเบญเบทเปเบเป
เปเบเบทเปเบญเบญเปเบฒเบเปเบเบญเบธเบเบฐเบเบญเบ e-ink เปเบเบฑเปเบ: Kobo eReader, เบเปเบฒเบเบเบณเปเบเบฑเบเบเปเบญเบเบเบฒเบงเปเบซเบผเบเปเบเบฅเป เปเบฅเบฐ เปเบญเบเบเปเบฒเบเบกเบฑเบเปเบเปเบชเปเบญเบธเบเบฐเบเบญเบเบเบญเบเบเปเบฒเบเบเปเบญเบ. เบเบฐเบเบดเบเบฑเบเบเบฒเบกเบเบณเปเบเบฐเบเบณเบฅเบฐเบญเบฝเบเบเบญเบ เบชเบนเบเบเปเบงเบเปเบซเบผเบทเบญ เปเบเบทเปเบญเปเบญเบเบเปเบฒเบเปเบเบฅเปเปเปเบชเป eReader เบเบตเปเบฎเบญเบเบฎเบฑเบ.
