Copula-Based Markov Models for Time Series

Néerlandais, Takeshi Emura, Li-Hsien Sun, Jong-Min Kim, Xin-Wei Huang, Mohammed S. Alqawba, 2020
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Informations sur le produit

Le livre "Modèles de Markov basés sur les copules pour les séries temporelles" offre une introduction complète aux méthodes statistiques pour l'analyse des données de séries temporelles, avec un accent particulier sur les modèles de chaînes de Markov basés sur les copules. Il s'adresse aux étudiants et aux chercheurs dans les domaines de l'économie, du management, des mathématiques et de la statistique, qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie de l'analyse statistique des séries temporelles. Les auteurs présentent une variété d'exemples de données provenant de différentes disciplines telles que l'économie, l'ingénierie, la finance et le sport, afin d'illustrer les méthodes proposées. Les chapitres sont conçus pour être lus de manière indépendante, ce qui rend le livre attrayant pour les chercheurs. De plus, divers modèles paramétriques basés sur différentes distributions sont abordés, et des techniques modernes assistées par ordinateur pour l'estimation des modèles sont présentées.

Spécifications principales

Langue
Néerlandais
thème
Mathématiques & sciences
Auteur
Jong-Min KimLi-Hsien SunMohammed S. AlqawbaTakeshi EmuraXin-Wei Huang
Couverture du livre
Couverture cartonnée
Année
2020
Numéro d'article
56136004

Informations générales

Éditeur
Springer
Catégorie
Livres spécialisés
Date de sortie
11/3/2025

Propriétés du livre

thème
Mathématiques & sciences
Langue
Néerlandais
Auteur
Jong-Min KimLi-Hsien SunMohammed S. AlqawbaTakeshi EmuraXin-Wei Huang
Année
2020
Couverture du livre
Couverture cartonnée
Année
2020

Contribution climatique volontaire

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Contribution climatique

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Convient

Critiques et opinions

Taux de recours en garantie

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Source: Digitec Galaxus
  • 40.Penguin Random House
    0,1 %
  • 40.rororo
    0,1 %
  • 40.Springer
    0,1 %
  • 40.Urban & Fischer
    0,1 %
  • 44.Beck C.H.
    0,2 %

Durée de la garantie

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Source: Digitec Galaxus
  • Springer
    Données insuffisantes
  • Anaconda
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  • Ariston
    Données insuffisantes
  • Avery Publishing Group
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  • Beck C.H.
    Données insuffisantes

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  • 51.Finanzbuch
    1,1 %
  • 51.Simon & Schuster
    1,1 %
  • 51.Springer
    1,1 %
  • 55.UTB
    1,2 %
  • 56.Dorling Kindersley
    1,3 %
Source: Digitec Galaxus