Книга "Nonlinear Time Series Analysis" является исчерпывающим ресурсом, который находит баланс между теорией и практикой анализа нелинейных временных рядов. Авторы - известные эксперты в этой области - исследуют преимущества и ограничения нелинейных моделей и методов, а также обзор улучшений линейных моделей временных рядов. Книга содержит как параметрические, так и непараметрические методы, нелинейные модели пространства состояний, а также байесовские и классические подходы к анализу нелинейных временных рядов. Необходимость такой книги обусловлена последними разработками в области анализа нелинейных временных рядов, статистического обучения, динамических систем и продвинутых вычислительных методов. Книга содержит примеры реальных данных и упражнения для проверки понимания материала. Рекомендована для студентов, исследователей и практиков, которые заинтересованы в изучении нелинейности во временных рядах. Книга является обязательным ресурсом для тех, кто хочет использовать широкий диапазон инструментов для анализа временных рядов, включая параметрические и непараметрические методы и нелинейные модели пространства состояний.
Углубленный обзор, сочетающий теоретическую базу с практической применимостью, в лице нелинейного анализа временных рядов. "Nonlinear Time Series Analysis" предлагает читателю руководство по параметрическим и непараметрическим методам, моделям состояний, нелинельникам и методам анализа, классическим и байесовским. Он был написан специалистами и разделяет опыт, преимущества и ограничения нелинейных моделей. Книга необходима в связи с развитием нелинейного анализа во времени, языковой и статистической обработки и цифровых методов обработки. Методы в работе включают параметеризацию и не параметризацию, а также модели состояний нелиели. Развитие вычисления и сбора данных обеспечит нас более доступными массивами данных и файлами высокой частоты. Это увеличит наше осведомленность в отношении интегрирования числовых значений на большинстве процессов и временных рядов реального мира. "Nonlineal Time Series Analysis", прежде всего, направлен на учащихся, исследователей и специалистов, интересующихся нелинейными временными чертами. Предоставление широкого понимания исследования альтернативными учеными включает в себя открытие кодов R, которые могут быть использованы для повторения анализов данной книги. Проверка понимания материалов проводится с помощью предложенных упражнений, и в дополнение предоставляется набор решений для преподавателя и помощник веб-сайта. Важная составить представленная руководством книга и необходимый спектр возможностей для проведения анализа чередований в временных рядах, раскрывает преимущества и ограничение на данные модели, демонстрируя улучшение по сравнению с предложениями для линейных временных рядов анализа.
Электронная Книга «Nonlinear Time Series Analysis» написана автором Rong Chen в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119264064
Описание книги от Rong Chen
A comprehensive resource that draws a balance between theory and applications of nonlinear time series analysis Nonlinear Time Series Analysis offers an important guide to both parametric and nonparametric methods, nonlinear state-space models, and Bayesian as well as classical approaches to nonlinear time series analysis. The authors—noted experts in the field—explore the advantages and limitations of the nonlinear models and methods and review the improvements upon linear time series models. The need for this book is based on the recent developments in nonlinear time series analysis, statistical learning, dynamic systems and advanced computational methods. Parametric and nonparametric methods and nonlinear and non-Gaussian state space models provide a much wider range of tools for time series analysis. In addition, advances in computing and data collection have made available large data sets and high-frequency data. These new data make it not only feasible, but also necessary to take into consideration the nonlinearity embedded in most real-world time series. This vital guide: • Offers research developed by leading scholars of time series analysis • Presents R commands making it possible to reproduce all the analyses included in the text • Contains real-world examples throughout the book • Recommends exercises to test understanding of material presented • Includes an instructor solutions manual and companion website Written for students, researchers, and practitioners who are interested in exploring nonlinearity in time series, Nonlinear Time Series Analysis offers a comprehensive text that explores the advantages and limitations of the nonlinear models and methods and demonstrates the improvements upon linear time series models.
