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Beschreibung
Smoothness Priors Analysis of Time Series addresses some of the problems of modeling stationary and nonstationary time series primarily from a Bayesian stochastic regression "smoothness priors" state space point of view. Prior distributions on model coefficients are parametrized by hyperparameters. Maximizing the likelihood of a small number of hyperparameters permits the robust modeling of a time… series with relatively complex structure and a very large number of implicitly inferred parameters. The critical statistical ideas in smoothness priors are the likelihood of the Bayesian model and the use of likelihood as a measure of the goodness of fit of the model. The emphasis is on a general state space approach in which the recursive conditional distributions for prediction, filtering, and smoothing are realized using a variety of nonstandard methods including numerical integration, a Gaussian mixture distribution-two filter smoothing formula, and a Monte Carlo "particle-path tracing" method in which the distributions are approximated by many realizations. The methods are applicable for modeling time series with complex structures. 139,09 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.08.1996
Sprache
Englisch
EAN
9780387948195
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Lecture Notes in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Seitenanzahl
280
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Likelihood, Smooth function, Time series, Variance, calculus, classification, data analysis, differential equation, maximum, measure
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBK - Mathematische Analysis, allgemein
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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