Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series / N. Balakrishna

• Autore: Balakrishna, Narayana
• Pubblicazione: Singapore, : Springer, 2021
• Descrizione fisica: xviii, 225 p. : ill. ; 24 cm
• Soggetto topico: 62F10 - Point estimation [MSC 2020]; 62-XX - Statistics [MSC 2020]; 62J05 - Linear regression; mixed models [MSC 2020]; 62J12 - Generalized linear models (logistic models) [MSC 2020]; 62M10 - Time series, auto-correlation, regression, etc. in statistics (GARCH) [MSC 2020]; 62F12 - Asymptotic properties of parametric estimators [MSC 2020]
• Soggetto non controllato: (auto)regression; Autoregressive models with non Gaussian innovations; Autoregressive models with stable innovations; Cauchy autoregressive models; Estimating function methods; Exponential autoregressive models; Gamma autoregressive models; Laplace autoregressive models; Logistic autoregressive models; Maximum probability estimators; Minification models; Mixture autoregressive models; Non Gaussian time series; Product autoregressive models; Quasi likelihood methods; Time series models with slowly varying innovations
• Titolo autorizzato: Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Record Nr.: VAN0275481
• Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
• Localizzazioni e accesso elettronico: https://doi.org/10.1007/978-981-16-8162-2