Sinossi
The second edition of this book includes revised, updated, and additional material on the structure, theory, and application of classes of dynamic models in Bayesian time series analysis and forecasting. In addition to wide ranging updates to central material, the text includes many more exercises and covers new topics at the research and application frontiers of Bayesian forecastings.
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Contenuti
to the DLM: The First-Order Polynomial Model.- to the DLM: The Dynamic Regression Model.- The Dynamic Linear Model.- Univariate Time Series DLM Theory.- Model Specification and Design.- Polynomial Trend Models.- Seasonal Models.- Regression, Autoregression, and Related Models.- Illustrations and Extensions of Standard DLMs.- Intervention and Monitoring.- Multi-Process Models.- Non-Linear Dynamic Models: Analytic and Numerical Approximations.- Exponential Family Dynamic Models.- Simulation-Based Methods in Dynamic Models.- Multivariate Modelling and Forecasting.- Distribution Theory and Linear Algebra.
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Book by West Mike Harrison Jeff
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models (Springer Series in Statistics)
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Springer (edition 2nd), 1997
ISBN 10: 0387947256
ISBN 13: 9780387947259
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models (Hardcover)
Editore:
Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 1997
ISBN 10: 0387947256
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of. Codice articolo 5912159
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