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动态线性模型的贝叶斯和似然分析。极大似然,卡尔曼滤波和平滑,贝叶斯分析的正常线性状态空间模型,也称为动态线性模型。这本书介绍了统计时间序列分析动态线性模型。它包括动态线性模型和状态空间模型的基本概念,在已知参数的动态线性模型中用于估计和预测的Kalman滤波器,以及最大似然估计。它还提出了许多具体的动态线性模型,特别适用于单变量和多变量数据的时间序列分析。以实际数据为例说明了主要方法和模型。为此,作者开发了一个R软件包DIM,用于动态线性模型的推理和预测。运行本书中所有示例的代码以及包中未包含的数据集可以从本书的网站definetti下载。乌尔克。教育部/gpetris/dlm。正文组织如下。第一章介绍贝叶斯推理的基本概念。介绍了线性回归模型贝叶斯分析的基本原理,提出了马尔可夫链蒙特卡罗方法。第二章是动态线性模型。讨论了状态空间模型、动态线性模型、状态估计与预测、滤波与卡尔曼滤波等方面的问题。第3章讨论了模型规范。第一段讨论时间序列分析的经典工具。然后,研究了用于时间序列分析的动态线性模型,包括单变量和多变量。第四章讨论了参数未知的模型。它提出了一个最大似然估计和一个更详细的贝叶斯推断的讨论。最后一章是序贯蒙特卡罗方法。(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考文献30篇文章,2标准条款)

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