Copula-Based Markov Models for Time Series / Sun, Li-Hsien  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Copula-Based Markov Models for Time Series : Parametric Inference and Process Control Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Li-Hsien, ; Huang, Xin-Wei, ; Alqawba, Mohammed S., ; Kim, Jong-Min, ; Emura, Takeshi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 131 p. 34 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1549984-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Bioinformática  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro proporciona metodologías estadísticas para datos de series temporales, centrándose en modelos de cadena de Markov basados ​​en cópulas para series temporales correlacionadas en serie. También incluye ejemplos de datos de economía, ingeniería, finanzas, deportes y otras disciplinas para ilustrar los métodos presentados. Un libro de texto accesible para estudiantes en los campos de economía, administración, matemáticas, estadística y campos relacionados que deseen obtener información sobre el análisis estadístico de datos de series de tiempo utilizando cópulas, el libro también incluye capítulos independientes para atraer a los investigadores. Como sugiere el subtítulo, el libro destaca modelos paramétricos basados ​​en la distribución normal, la distribución t, la distribución de mezcla normal, la distribución de Poisson y otros. Al presentar métodos basados ​​en verosimilitud como principales herramientas estadísticas para ajustar los modelos, el libro detalla el desarrollo de técnicas informáticas para encontrar el estimador de máxima verosimilitud. También aborda el control estadístico de procesos, así como los métodos bayesianos y de regresión. Por último, para ayudar a los lectores a analizar sus datos, proporciona códigos informáticos (códigos R) para la mayoría de los métodos estadísticos. Nota de contenido: Chapter 1 Overview of the book with data examples. -Chapter 2 Copula and Markov models -- Chapter 3 Estimation, model diagnosis, and process control under the normal model -- Chapter 4 Estimation under the normal mixture model for financial time series data -- Chapter 5 Bayesian estimation under the t-distribution for financial time series data -- Chapter 6 Control charts of mean and variance using copula Markov SPC and conditional distribution by copula -- Chapter 7 Copula Markov models for count series with excess zeros. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides statistical methodologies for time series data, focusing on copula-based Markov chain models for serially correlated time series. It also includes data examples from economics, engineering, finance, sport and other disciplines to illustrate the methods presented. An accessible textbook for students in the fields of economics, management, mathematics, statistics, and related fields wanting to gain insights into the statistical analysis of time series data using copulas, the book also features stand-alone chapters to appeal to researchers. As the subtitle suggests, the book highlights parametric models based on normal distribution, t-distribution, normal mixture distribution, Poisson distribution, and others. Presenting likelihood-based methods as the main statistical tools for fitting the models, the book details the development of computing techniques to find the maximum likelihood estimator. It also addresses statistical process control, as well as Bayesian and regression methods. Lastly, to help readers analyze their data, it provides computer codes (R codes) for most of the statistical methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Copula-Based Markov Models for Time Series : Parametric Inference and Process Control [documento electrónico] / Sun, Li-Hsien, ; Huang, Xin-Wei, ; Alqawba, Mohammed S., ; Kim, Jong-Min, ; Emura, Takeshi,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XVI, 131 p. 34 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1549984-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Bioinformática  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro proporciona metodologías estadísticas para datos de series temporales, centrándose en modelos de cadena de Markov basados ​​en cópulas para series temporales correlacionadas en serie. También incluye ejemplos de datos de economía, ingeniería, finanzas, deportes y otras disciplinas para ilustrar los métodos presentados. Un libro de texto accesible para estudiantes en los campos de economía, administración, matemáticas, estadística y campos relacionados que deseen obtener información sobre el análisis estadístico de datos de series de tiempo utilizando cópulas, el libro también incluye capítulos independientes para atraer a los investigadores. Como sugiere el subtítulo, el libro destaca modelos paramétricos basados ​​en la distribución normal, la distribución t, la distribución de mezcla normal, la distribución de Poisson y otros. Al presentar métodos basados ​​en verosimilitud como principales herramientas estadísticas para ajustar los modelos, el libro detalla el desarrollo de técnicas informáticas para encontrar el estimador de máxima verosimilitud. También aborda el control estadístico de procesos, así como los métodos bayesianos y de regresión. Por último, para ayudar a los lectores a analizar sus datos, proporciona códigos informáticos (códigos R) para la mayoría de los métodos estadísticos. Nota de contenido: Chapter 1 Overview of the book with data examples. -Chapter 2 Copula and Markov models -- Chapter 3 Estimation, model diagnosis, and process control under the normal model -- Chapter 4 Estimation under the normal mixture model for financial time series data -- Chapter 5 Bayesian estimation under the t-distribution for financial time series data -- Chapter 6 Control charts of mean and variance using copula Markov SPC and conditional distribution by copula -- Chapter 7 Copula Markov models for count series with excess zeros. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides statistical methodologies for time series data, focusing on copula-based Markov chain models for serially correlated time series. It also includes data examples from economics, engineering, finance, sport and other disciplines to illustrate the methods presented. An accessible textbook for students in the fields of economics, management, mathematics, statistics, and related fields wanting to gain insights into the statistical analysis of time series data using copulas, the book also features stand-alone chapters to appeal to researchers. As the subtitle suggests, the book highlights parametric models based on normal distribution, t-distribution, normal mixture distribution, Poisson distribution, and others. Presenting likelihood-based methods as the main statistical tools for fitting the models, the book details the development of computing techniques to find the maximum likelihood estimator. It also addresses statistical process control, as well as Bayesian and regression methods. Lastly, to help readers analyze their data, it provides computer codes (R codes) for most of the statistical methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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