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Sinossi
Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition illustrates the great flexibility of hidden Markov models (HMMs) as general-purpose models for time series data. The book provides a broad understanding of the models and their uses.
After presenting the basic model formulation, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference for HMMs. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so that it can be applied in a rich variety of situations.
The book demonstrates how HMMs can be applied to a wide range of types of time series: continuous-valued, circular, multivariate, binary, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out the computations.
Features
- Presents an accessible overview of HMMs
- Explores a variety of applications in ecology, finance, epidemiology, climatology, and sociology
- Includes numerous theoretical and programming exercises
- Provides most of the analysed data sets online
New to the second edition
- A total of five chapters on extensions, including HMMs for longitudinal data, hidden semi-Markov models and models with continuous-valued state process
- New case studies on animal movement, rainfall occurrence and capture-recapture data
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Informazioni sull?autore
Walter Zucchini, Iain K. MacDonald, Roland Langrock
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- EditoreChapman and Hall/CRC
- Data di pubblicazione2021
- ISBN 10 103217949X
- ISBN 13 9781032179490
- RilegaturaCopertina flessibile
- LinguaInglese
- Numero edizione2
- Numero di pagine400
- Contatto del produttorenon disponibile
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Hidden Markov Models for Time Series
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Walter Zucchini, Iain K. MacDonald, Roland LangrockHidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition illustrates the great flexibility of hidden Markov models (HMMs) as general-purpose models for time ser. Codice articolo 508227070
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Hidden Markov Models for Time Series
Editore:
Chapman And Hall/CRC Sep 2021, 2021
ISBN 10: 103217949X
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition illustrates the great flexibility of hidden Markov models (HMMs) as general-purpose models for time series data. The book provides a broad understanding of the models and their uses.After presenting the basic model formulation, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference for HMMs. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so that it can be applied in a rich variety of situations.The book demonstrates how HMMs can be applied to a wide range of types of time series: continuous-valued, circular, multivariate, binary, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out the computations.FeaturesPresents an accessible overview of HMMsExplores a variety of applications in ecology, finance, epidemiology, climatology, and sociologyIncludes numerous theoretical and programming exercisesProvides most of the analysed data sets onlineNew to the second editionA total of five chapters on extensions, including HMMs for longitudinal data, hidden semi-Markov models and models with continuous-valued state processNew case studies on animal movement, rainfall occurrence and capture-recapture data 400 pp. Englisch. Codice articolo 9781032179490
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Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition
Editore:
Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10: 103217949X
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Hidden Markov Models for Time Series : An Introduction Using R
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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Hidden Markov Models for Time Series : An Introduction Using R
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Hidden Markov Models for Time Series
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Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R
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Hidden Markov Models for Time Series : An Introduction Using R
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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