Regression Models for Time Series Analysis

...Нажми для увеличения фото
23 316 ₽Скидка: 21%

18 339 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.00
  • Рейтинг покупателей 4.06
  • Рейтинг экспертов 4.30
  • Качество материалов 4.01
  • Надежность 4.00
  • Простота в использовании 4.13
  • Ремонтопригодность 4.09
  • Эффективность выполнения своих функций 4.00
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.00
  • Безопасность для пользователя4.60
  • Внешний вид 4.93
  • Удобство в уходе и чистке 4.10
  • Экологическая безопасность 4.30
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.03
  • Инновационные технологии 4.10
  • Хит продаж 4.00
  • Скорость морального устаревания 4.00
  • Энергоэффективность 4.03
  • Универсальность использования 4.09
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 4.31
  • Практичность и удобство хранения 4.00
  • Стабильность работы в различных условиях 4.06
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.00
  • Индекс рекомендаций 4.11
2135 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Regression Models for Time Series Analysis» или его аналог из списка ниже.
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
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Эксперт: Евгений Р., шопинг-консультант
Дата рецензии: 20 июня 2025 г.
Рекомендация к покупке положительная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Regression Models for Time Series Analysis" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории