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  • 1
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    edoccha_BV048307219
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVI, 267 p. 82 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2022
    ISBN: 978-3-031-01440-6
    Serie: Use R!
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01438-3
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01439-0
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Hidden-Markov-Modell ; R
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 2
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    almafu_BV048307219
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVI, 267 p. 82 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2022
    ISBN: 978-3-031-01440-6
    Serie: Use R!
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01438-3
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01439-0
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Hidden-Markov-Modell ; R
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    edocfu_BV048307219
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVI, 267 p. 82 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2022
    ISBN: 978-3-031-01440-6
    Serie: Use R!
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01438-3
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01439-0
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Hidden-Markov-Modell ; R
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 4
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham : Springer International Publishing | Cham : Springer
    UID:
    b3kat_BV048307219
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVI, 267 p. 82 illus)
    Ausgabe: 1st ed. 2022
    ISBN: 9783031014406
    Serie: Use R!
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01438-3
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-031-01439-0
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Hidden-Markov-Modell ; R
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 5
    UID:
    gbv_1809130212
    Umfang: 1 Online-Ressource (xvi, 267 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    ISBN: 9783031014406
    Serie: Use R!
    Inhalt: Preface -- Introduction & preliminaries -- 2 Mixture and latent class models -- 3 Mixture and latent class models: Applications -- 4 Hidden Markov model -- 5 Univariate hidden Markov models -- 6 Multivariate hidden Markov models -- 7 Extensions -- References -- Index -- Epilogue.
    Inhalt: This book discusses mixture and hidden Markov models for modeling behavioral data. Mixture and hidden Markov models are statistical models which are useful when an observed system occupies a number of distinct “regimes” or unobserved (hidden) states. These models are widely used in a variety of fields, including artificial intelligence, biology, finance, and psychology. Hidden Markov models can be viewed as an extension of mixture models, to model transitions between states over time. Covering both mixture and hidden Markov models in a single book allows main concepts and issues to be introduced in the relatively simpler context of mixture models. After a thorough treatment of the theory and practice of mixture modeling, the conceptual leap towards hidden Markov models is relatively straightforward. This book provides many practical examples illustrating the wide variety of uses of the models. These examples are drawn from our own work in psychology, as well as other areas such as financial time series and climate data. Most examples illustrate the use of the authors’ depmixS4 package, which provides a flexible framework to construct and estimate mixture and hidden Markov models. All examples are fully reproducible and the accompanying hmmR package provides all the datasets used, as well as additional functionality. This book is suitable for advanced students and researchers with an applied background.
    Weitere Ausg.: ISBN 9783031014383
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 9783031014383
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 9783031014390
    Sprache: Englisch
    URL: Cover
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 6
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing :
    UID:
    almahu_9949315532902882
    Umfang: XVI, 267 p. 82 illus. , online resource.
    Ausgabe: 1st ed. 2022.
    ISBN: 9783031014406
    Serie: Use R!,
    Inhalt: This book discusses mixture and hidden Markov models for modeling behavioral data. Mixture and hidden Markov models are statistical models which are useful when an observed system occupies a number of distinct "regimes" or unobserved (hidden) states. These models are widely used in a variety of fields, including artificial intelligence, biology, finance, and psychology. Hidden Markov models can be viewed as an extension of mixture models, to model transitions between states over time. Covering both mixture and hidden Markov models in a single book allows main concepts and issues to be introduced in the relatively simpler context of mixture models. After a thorough treatment of the theory and practice of mixture modeling, the conceptual leap towards hidden Markov models is relatively straightforward. This book provides many practical examples illustrating the wide variety of uses of the models. These examples are drawn from our own work in psychology, as well as other areas such as financial time series and climate data. Most examples illustrate the use of the authors' depmixS4 package, which provides a flexible framework to construct and estimate mixture and hidden Markov models. All examples are fully reproducible and the accompanying hmmR package provides all the datasets used, as well as additional functionality. This book is suitable for advanced students and researchers with an applied background.
    Anmerkung: Preface -- Introduction & preliminaries -- 2 Mixture and latent class models -- 3 Mixture and latent class models: Applications -- 4 Hidden Markov model -- 5 Univariate hidden Markov models -- 6 Multivariate hidden Markov models -- 7 Extensions -- References -- Index -- Epilogue.
    In: Springer Nature eBook
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9783031014383
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9783031014390
    Sprache: Englisch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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