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Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) - Tapa blanda

 
9780367543891: Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
  • EditorialChapman and Hall/CRC
  • Año de publicación2024
  • ISBN 10 0367543893
  • ISBN 13 9780367543891
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de edición1
  • Número de páginas528

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9780367537944: Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)

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ISBN 10:  036753794X ISBN 13:  9780367537944
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Tapa dura

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Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024
ISBN 10: 0367543893 ISBN 13: 9780367543891
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Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
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Wayne A. Woodward
Publicado por Taylor & Francis Ltd, 2024
ISBN 10: 0367543893 ISBN 13: 9780367543891
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Wayne A. Woodward
Publicado por Taylor & Francis Ltd, 2024
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Nuevo Paperback

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Paperback. Condición: new. Paperback. Data Science students and practitioners want to find a forecast that works and dont want to be constrained to a single forecasting strategy, Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting discusses techniques of ensemble modelling for combining information from several strategies. Covering time series regression models, exponential smoothing, Holt-Winters forecasting, and Neural Networks. It places a particular emphasis on classical ARMA and ARIMA models that is often lacking from other textbooks on the subject.This book is an accessible guide that doesnt require a background in calculus to be engaging but does not shy away from deeper explanations of the techniques discussed.Features:Provides a thorough coverage and comparison of a wide array of time series models and methods: Exponential Smoothing, Holt Winters, ARMA and ARIMA, deep learning models including RNNs, LSTMs, GRUs, and ensemble models composed of combinations of these models.Introduces the factor table representation of ARMA and ARIMA models. This representation is not available in any other book at this level and is extremely useful in both practice and pedagogy.Uses real world examples that can be readily found via web links from sources such as the US Bureau of Statistics, Department of Transportation and the World Bank.There is an accompanying R package that is easy to use and requires little or no previous R experience. The package implements the wide variety of models and methods presented in the book and has tremendous pedagogical use. Practical Time Series Analysis for Data Science is an accessible guide that doesnt require a background in calculus to be engaging but does not shy away from deeper explanations of the techniques discussed. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780367543891

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Woodward, Wayne A. (Author)/ Sadler, Bivin Philip (Author)/ Robertson, Stephen (Author)
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024
ISBN 10: 0367543893 ISBN 13: 9780367543891
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Paperback. Condición: Brand New. 506 pages. 7.01x1.19x10.00 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: __0367543893

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Wayne A. Woodward
Publicado por CRC Press, 2024
ISBN 10: 0367543893 ISBN 13: 9780367543891
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