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Forecast With Dynamic Regression Models: 236 (Wiley Series in Probability and Statistics) - Tapa dura
Sinopsis
One of the most widely used tools in statistical forecasting, single equation regression models is examined here. A companion to the author's earlier work, Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models: Concepts and Cases, the present text pulls together recent time series ideas and gives special attention to possible intertemporal patterns, distributed lag responses of output to input series and the auto correlation patterns of regression disturbance. It also includes six case studies.
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Acerca del autor
Alan Pankratz is the author of Forecasting with Dynamic Regression Models, published by Wiley.
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Resultados de la búsqueda para Forecast With Dynamic Regression Models: 236 (Wiley...
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Forecasting with Dynamic Regression Models
Publicado por
Wiley-Interscience, 1991
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with Dynamic Regression Models
Publicado por
Wiley-Interscience, 1992
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecast With Dynamic Regression Models
Publicado por
John Wiley & Sons, 1992
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with Dynamic Regression Models: 236 (Wiley Series in Probability and Statistics)
Publicado por
Airlife Publishing Ltd, United Kingdom, Shrewsbury, 1995
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with Dynamic Regression Models. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics
Publicado por
John Wiley and Sons, 1991
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with dynamic regression models.
Publicado por
Wiley, New York, 1991
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecast With Dynamic Regression Models
Publicado por
John Wiley & Sons, 1991
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with Dynamic Regression Models 236 (Wiley Series in Probability and Statistics)
Publicado por
John Wiley and Sons, New York, 1991
ISBN 10: 0471615285
ISBN 13: 9780471615286
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Forecasting with Dynamic Regression Models (eng)
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Forecasting with Dynamic Regression Models
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