Dynamic Linear Models with R
Giovanni Petris · Sonia Petrone · Patrizia Campagnoli
يونيو 2009 · Springer Science & Business Media
كتاب إلكتروني
252
صفحة
reportلم يتم التحقّق من التقييمات والمراجعات. مزيد من المعلومات
معلومات عن هذا الكتاب الإلكتروني
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.
تقييم هذا الكتاب الإلكتروني
أخبرنا ما هو رأيك.
معلومات القراءة
الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية
ينبغي تثبيت تطبيق كتب Google Play لنظام التشغيل Android وiPad/iPhone. يعمل هذا التطبيق على إجراء مزامنة تلقائية مع حسابك ويتيح لك القراءة أثناء الاتصال بالإنترنت أو بلا اتصال بالإنترنت أينما كنت.
أجهزة الكمبيوتر المحمول وأجهزة الكمبيوتر
يمكنك الاستماع إلى الكتب المسموعة التي تم شراؤها على Google Play باستخدام متصفح الويب على جهاز الكمبيوتر.
أجهزة القراءة الإلكترونية والأجهزة الأخرى
للقراءة على أجهزة الحبر الإلكتروني، مثل أجهزة القارئ الإلكتروني Kobo، عليك تنزيل ملف ونقله إلى جهازك. يُرجى اتّباع التعليمات المفصّلة في مركز المساعدة لتتمكّن من نقل الملفات إلى أجهزة القارئ الإلكتروني المتوافقة.
