Walter Zucchini – författare

Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition illustrates the great flexibility of hidden Markov models (HMMs) as general-purpose models for time series data. The book provides a broad understanding of the models and their uses.

After presenting the basic model formulation, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference for HMMs. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so that it can be applied in a rich variety of situations.

The book demonstrates how HMMs can be applied to a wide range of types of time series: continuous-valued, circular, multivariate, binary, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out the computations.

Features

New to the second edition

Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R, Second Edition illustrates the great flexibility of hidden Markov models (HMMs) as general-purpose models for time series data. The book provides a broad understanding of the models and their uses.

After presenting the basic model formulation, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference for HMMs. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so that it can be applied in a rich variety of situations.

The book demonstrates how HMMs can be applied to a wide range of types of time series: continuous-valued, circular, multivariate, binary, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out the computations.

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New to the second edition

Dieses Buch ist speziell auf die Bedürfnisse von Anfängern im Fach Statistik zugeschnitten. Es eignet sich für Bachelor- und Masterstudenten aller Disziplinen, auch wenn die Beispiele ihren Schwerpunkt in den Wirtschaftswissenschaften finden. Die wesentlichen Konzepte, ihre Ideen und Umsetzung werden im Detail erklärt und anhand von Beispielen erläutert. Das Buch enthält viele, meist einfache Beispiele aus der Praxis, die das Interesse der Leser wecken und die Anwendung der Methoden illustrieren sollen. Der Stil ist betont mathematisch informell, und nimmt dem Leser daher die Angst vor den ansonsten recht technisch geschriebenen Konkurrenzwerken - ohne jedoch dadurch auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Unter anderem aus diesem Grund ist der Text auch sehr für das Selbststudium zu empfehlen.

Der Inhalt, Organisation inklusive Kapitelaufteilung orientiert sich an dem bei Springer erschienenem Werk "Statistik für Bachelor- und Masterstudenten: Eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler".Es stellt eine ausgesuchte Sammlung von Problemstellungen und Lösungen bereit. Es wird dazu ein umfangreiches Set von Programmen in R zur Verfügung gestellt, die zur Aufgabenstellung und Lösung geschrieben wurden. Der Anhang des Buches beinhaltet daher auch eine kurze Einführung in die Statistik-Software R.