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

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Copula-Based Markov Models for Time Series : Parametric Inference and Process Control Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Li-Hsien, Autor ; Huang, Xin-Wei, Autor ; Alqawba, Mohammed S., Autor ; Kim, Jong-Min, Autor ; Emura, Takeshi, Autor 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. Palabras clave: Estadísticas  Bioinformática  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos Índice Dewey: 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Copula-Based Markov Models for Time Series : Parametric Inference and Process Control [documento electrónico] / Sun, Li-Hsien, Autor ; Huang, Xin-Wei, Autor ; Alqawba, Mohammed S., Autor ; Kim, Jong-Min, Autor ; Emura, Takeshi, Autor  . -  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. Palabras clave: Estadísticas  Bioinformática  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos Índice Dewey: 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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