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带有R的动态线性模型。 (英语) Zbl 1176.62088号

使用R!纽约州纽约市:施普林格出版社(ISBN 978-0-387-77237-0/pbk;978-0-337-77238-7/电子书)。xiii,251页。(2009).
这本书介绍了用动态线性模型进行统计时间序列分析。它涵盖了动态线性模型和状态空间模型的基本概念,在具有已知参数的动态线性模型中进行估计和预测的卡尔曼滤波器,以及最大似然估计。它还提出了许多特定的动态线性模型,特别适用于单变量和多变量数据的时间序列分析。基于实际数据,通过实例说明了主要方法和模型。为此,作者开发了一个用于动态线性模型推理和预测的R包DIM。运行书中所有示例的代码和包中未包含的数据集可以从书的网站下载,definetti.uark.edu/gpetris/dlm定义.
文本组织如下。第一章介绍了贝叶斯推理的基本概念。提醒了线性回归模型的贝叶斯分析的基本要素,并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、状态估计和预测、滤波和卡尔曼滤波,以及一些专门的主题。第3章讨论了模型规范。第一段涉及时间序列分析的经典工具。然后,研究了时间序列分析的动态线性模型,包括单变量和多变量。第4章介绍了具有未知参数的模型。它讨论了最大似然估计,并对贝叶斯推断进行了更详细的讨论。最后一章是序贯蒙特卡罗方法。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
37M10个 动力系统的时间序列分析
62M20型 随机过程推断和预测
2015年1月62日 贝叶斯推断
62-01 与统计有关的介绍性说明(教科书、辅导论文等)
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62-04 统计相关问题的软件、源代码等
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部