Time Series Analysis for the State-Space Model with R/Stan
Produktnummer:
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| Autor: | Hagiwara, Junichiro |
|---|---|
| Themengebiete: | Baysian Inference Kalman Filter MCMC Particle Filter State-Space Model Time Series Analysis |
| Veröffentlichungsdatum: | 01.09.2022 |
| EAN: | 9789811607134 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 347 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Singapore |
Produktinformationen "Time Series Analysis for the State-Space Model with R/Stan"
This book provides a comprehensive and concrete illustration of time series analysis focusing on the state-space model, which has recently attracted increasing attention in a broad range of fields. The major feature of the book lies in its consistent Bayesian treatment regarding whole combinations of batch and sequential solutions for linear Gaussian and general state-space models: MCMC and Kalman/particle filter. The reader is given insight on flexible modeling in modern time series analysis. The main topics of the book deal with the state-space model, covering extensively, from introductory and exploratory methods to the latest advanced topics such as real-time structural change detection. Additionally, a practical exercise using R/Stan based on real data promotes understanding and enhances the reader’s analytical capability.
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