This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In fair condition, suitable as a study copy. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9780471363552.

Bestandsnummer des Verk�ufers 8624979

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Bibliografische Details

Titel

Regression Models for Time Series Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics)

Verlag

Wiley-Interscience

Erscheinungsjahr

2002

Sprache

Englisch

ISBN-10

0471363553

ISBN-13

9780471363552

Einband

Hardcover

Zustand

Fair

Gewicht

750 Gramm

Verk�uferkataloge

Mathematics

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

A thorough review of the most current regression methods in time series analysis
Regression methods have been an integral part of time series analysis for over a century. Recently, new developments have made major strides in such areas as non-continuous data where a linear model is not appropriate. This book introduces the reader to newer developments and more diverse regression models and methods for time series analysis.
Accessible to anyone who is familiar with the basic modern concepts of statistical inference, Regression Models for Time Series Analysis provides a much-needed examination of recent statistical developments. Primary among them is the important class of models known as generalized linear models (GLM) which provides, under some conditions, a unified regression theory suitable for continuous, categorical, and count data.
The authors extend GLM methodology systematically to time series where the primary and covariate data are both random and stochastically dependent. They introduce readers to various regression models developed during the last thirty years or so and summarize classical and more recent results concerning state space models. To conclude, they present a Bayesian approach to prediction and interpolation in spatial data adapted to time series that may be short and/or observed irregularly. Real data applications and further results are presented throughout by means of chapter problems and complements.
Notably, the book covers:
* Important recent developments in Kalman filtering, dynamic GLMs, and state-space modeling
* Associated computational issues such as Markov chain, Monte Carlo, and the EM-algorithm
* Prediction and interpolation
* Stationary processes

�ber die Autorin bzw. den Autor

BENJAMIN KEDEM, PhD, is Professor of Mathematics at the University of Maryland.
KONSTANTINOS FOKIANOS, PhD, is Assistant Professor in the Department of Mathematics and Statistics at the University of Cyprus.

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WIDERRUFSBELEHRUNG

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