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Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series / N. Balakrishna
Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series / N. Balakrishna
Autore Balakrishna, Narayana
Pubbl/distr/stampa 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
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0275481
Balakrishna, Narayana  
Singapore, : Springer, 2021
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
Opac: Controlla la disponibilità qui
Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series / N. Balakrishna
Non-Gaussian Autoregressive-Type Time Series / N. Balakrishna
Autore Balakrishna, Narayana
Pubbl/distr/stampa Singapore, : Springer, 2021
Descrizione fisica xviii, 225 p. : ill. ; 24 cm
Soggetto topico 62-XX - Statistics [MSC 2020]
62F10 - Point estimation [MSC 2020]
62F12 - Asymptotic properties of parametric estimators [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]
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
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Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00275481
Balakrishna, Narayana  
Singapore, : Springer, 2021
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