Titre :	Smoothness priors analysis of time series
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Genshiro Kitagawa ; Will Gersch
Editeur :	Springer-Verlag
Année de publication :	1996
Collection :	Lecture Notes in Statistics num. 116
Importance :	x, 261 p.
Présentation :	ill. -
ISBN/ISSN/EAN :	978-0-387-94819-5
Langues :	Anglais
Catégories :	62-XX Statistics:62-02 Research exposition (monographs, survey articles) 62-XX Statistics:62FXX Parametric inference:62F15 Bayesian inference 62-XX Statistics:62MXX Inference from stochastic processes:62M10 Time series, auto-correlation, regression, etc.
Mots-clés :	general state space modeling  seasonal adjustment  nonlinear smoothing  smoothness priors  hyperparameters  seasonal time series  discrete time processes  quasi-periodic processes  nonlinear state estimation  hidden Markov state classification  missing data  least squares modeling
Index. décimale :	LNS

Smoothness priors analysis of time series [texte imprimé] / Genshiro Kitagawa ; Will Gersch . - [S.l.] : Springer-Verlag, 1996 . - x, 261 p. : ill. -. - (Lecture Notes in Statistics; 116) .
ISBN : 978-0-387-94819-5
Langues : Anglais

Catégories :	62-XX Statistics:62-02 Research exposition (monographs, survey articles) 62-XX Statistics:62FXX Parametric inference:62F15 Bayesian inference 62-XX Statistics:62MXX Inference from stochastic processes:62M10 Time series, auto-correlation, regression, etc.
Mots-clés :	general state space modeling  seasonal adjustment  nonlinear smoothing  smoothness priors  hyperparameters  seasonal time series  discrete time processes  quasi-periodic processes  nonlinear state estimation  hidden Markov state classification  missing data  least squares modeling
Index. décimale :	LNS