برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب The Time-Varying Parameter Model Revisited

دانلود کتاب مدل پارامتر متغیر با زمان مورد بازبینی قرار گرفت

مشخصات کتاب

The Time-Varying Parameter Model Revisited

دسته بندی: تقارن و گروه
ویرایش:  
نویسندگان: Tanizaki H.  
سری:  
 
ناشر:  
سال نشر: 2000 
تعداد صفحات: 21 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 151 کیلوبایت

قیمت کتاب (تومان) : 41,000

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 13

در صورت تبدیل فایل کتاب The Time-Varying Parameter Model Revisited به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب مدل پارامتر متغیر با زمان مورد بازبینی قرار گرفت نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب مدل پارامتر متغیر با زمان مورد بازبینی قرار گرفت

فرمول فیلتر کالمن که توسط الگوریتم بازگشتی خطی ارائه می شود، معمولاً برای تخمین مدل پارامتر متغیر با زمان استفاده می شود. فرمول فیلتر که توسط Kalman (I960) و Kalman and Bucy (1961) معرفی شد، به متغیر حالت اولیه نیاز دارد. زمانی که واریانس اولیه خیلی زیاد نباشد، تخمین حالت به‌دست‌آمده تحت تأثیر مقدار اولیه قرار می‌گیرد. برای جلوگیری از انتخاب متغیر حالت اولیه، در این مقاله از دیفیوز قبل برای چگالی اولیه استفاده می‌کنیم. علاوه بر این، با استفاده از نمونه‌گر گیبس، قرعه‌کشی‌های تصادفی از متغیرهای حالت با توجه به تمام داده‌ها تولید می‌شوند، که به این معنی است که قرعه‌کشی‌های تصادفی از چگالی‌های هموارسازی با بازه ثابت ایجاد می‌شوند. با استفاده از الگوریتم EM، پارامترهای ناشناخته موجود در سیستم تخمین زده می شوند. به عنوان مثال، ما یک تابع مصرف سنتی را برای ایالات متحده و ژاپن تخمین می زنیم.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The Kalman filter formula, given by the linear recursive algorithm, is usually used for estimation of the time-varying parameter model. The filtering formula, introduced by Kalman (I960) and Kalman and Bucy (1961), requires the initial state variable. The obtained state estimates are influenced by the initial value when the initial variance is not too large. To avoid the choice of the initial state variable, in this paper we utilize the diffuse prior for the initial density. Moreover, using the Gibbs sampler, random draws of the state variables given all the data are generated, which implies that random draws are generated from the fixed-interval smoothing densities. Using the EM algorithm, the unknown parameters included in the system are estimated. As an example, we estimate a traditional consumption function for both the U.S. and Japan.