Título: Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R: 150
Autor: Walter Zucchini, Iain L. MacDonald
Sinopse: Reveals How HMMs Can Be Used as General-Purpose Time Series Models Implements all methods in R Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R applies hidden Markov models (HMMs) to a wide range of time series types, from continuous-valued, circular, and multivariate series to binary data, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out computations for parameter estimation, model selection and checking, decoding, and forecasting. Illustrates the methodology in action After presenting the simple Poisson HMM, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so it can be applied in a rich variety of situations. They also provide R code for some of the examples, enabling the use of the codes in similar applications. Effectively interpret data using HMMs This book illustrates the wonderful flexibility of HMMs as general-purpose models for time series data. It provides a broad understanding of the models and their uses.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Hidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R: 150”, de Walter Zucchini, Iain L. MacDonald, publicado pela editora Chapman and Hall/CRC, em 2009 e com 288 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Chapman and Hall/CRC
Páginas: 288
Ano: 2009
Edição: First Edition
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781584885733
ISBN13: 9781584885733
Sobre a editora
Os livros da editora Chapman and Hall/CRC oferecem uma experiência de leitura focada em áreas técnicas e científicas, especialmente em estatística aplicada, programação para análise de dados e modelagem matemática. O catálogo privilegia obras que combinam rigor teórico com exemplos práticos, frequentemente envolvendo softwares como R, SAS, MATLAB e Python. A linguagem tende a ser didática e detalhada, adequada para leitores acadêmicos, pesquisadores e profissionais que buscam aprofundamento em temas como análise estatística, bioinformática, modelagem computacional e programação científica. Há títulos que exploram desde fundamentos conceituais até aplicações avançadas, com um equilíbrio entre explicações teóricas e exercícios práticos, o que sugere um público com interesse em aprendizado progressivo e aplicado.
