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Robust and Nonlinear Time Series Analysis
(Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Classical time series methods are based on the assumption that a particular stochastic process model generates the observed data. The, most commonly used assumption is that the data is a realization of a stationary Gaussian process. However, since the Gaussian assumption is a fairly stringent one, this assumption is frequently replaced by the weaker assumption that the process is wide~sense… stationary and that only the mean and covariance sequence is specified. This approach of specifying the probabilistic behavior only up to "second order" has of course been extremely popular from a theoretical point of view be cause it has allowed one to treat a large variety of problems, such as prediction, filtering and smoothing, using the geometry of Hilbert spaces. While the literature abounds with a variety of optimal estimation results based on either the Gaussian assumption or the specification of second-order properties, time series workers have not always believed in the literal truth of either the Gaussian or second-order specifica tion. They have none-the-less stressed the importance of such optimali ty results, probably for two main reasons: First, the results come from a rich and very workable theory. Second, the researchers often relied on a vague belief in a kind of continuity principle according to which the results of time series inference would change only a small amount if the actual model deviated only a small amount from the assum ed model. 106,99 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
03.12.1984
Sprache
Englisch
EAN
9780387961026
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Lecture Notes in Statistics
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
286
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Proceedings of a Workshop Organized by the Sonderforschungsbereich 123 “Stochastische Mathematische Modelle”, Heidelberg 1983
Schlagwörter
Analysis, Estimator, Series, Time, Time series, Variance, correlation
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
PBW - Angewandte Mathematik
Höhe
244 mm
Breite
17 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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