Mathematics of Time Series Forecasting (Paperback or Softback)
Idioma: inglés
Editorial: Orange Education Pvt Ltd 3/23/2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Mathematics of Time Series Forecasting.
N° de ref. del artículo BBS-9789349887664
- Título
- Mathematics of Time Series Forecasting (Paperback or Softback)
- Autor
- Aloorravi, Sulekha
- Editorial
- Orange Education Pvt Ltd 3/23/2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Tipo de libro
- Book
- Encuadernación
- Paperback or Softback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9349887665
- ISBN 13
- 9789349887664
- Peso del artículo
- 1,07 libras
Key Features
● Get a free one-month digital subscription to www.avaskillshelf.com
● Step-by-step mathematical derivations for time series intuition.
● Clean, transform, decompose, and engineer time series with rigor.
● Master ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing, and VAR models.
● Apply ML and LSTM deep learning with intuitive Python examples.
Book Description
Time series forecasting is one of the most valuable skills an AI/ML professional can possess. Mathematics of Time Series Forecasting transforms the complexity of time-dependent data into a clear, intuitive, and powerful framework for prediction. This book bridges rigorous mathematical foundations with hands-on implementation, allowing readers to truly understand—not just apply the forecasting models.
Beginning with the core principles of time series behavior, you will learn how to diagnose stationarity, seasonality, and stochastic patterns that shape real-world datasets. Step-by-step derivations guide you through the mathematics behind ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing, VAR, and other classical models, while practical Python examples demonstrate how these methods are built and validated in practice.
The book then moves beyond traditional statistics, exploring machine learning and deep learning techniques—including gradient boosting, neural networks, and LSTMs—that have transformed the forecasting landscape.
Thus, whether you are forecasting financial markets, demand patterns, sensor data, or macroeconomic indicators, this book equips you with the mathematical insight and practical tools to build accurate, reliable, and interpretable forecasting systems.
What you will learn
● Build mathematical intuition behind ARIMA, SARIMA, VAR, and LSTM models
● Test, transform, and prepare real-world time series for forecasting
● Apply statistical, ML, and DL methods with Python step-by-step
● Diagnose stationarity, seasonality, and stochastic behavior in data
● Model multivariate time series and interpret cross-variable dependencies
● Bridge mathematical theory with applied forecasting across domains
Who is This Book For?
This book is tailored for data scientists, analysts, and engineers with a foundational understanding of statistics, linear algebra, and Python programming. Readers should also be comfortable with basic data manipulation and visualization to fully benefit from the mathematical depth and practical applications of time series forecasting.
Table of Contents
1. Introduction to Time Series and Mathematical Foundations
2. Preparing Time Series Data
3. Tests for Stationarity – Part 1
4. Tests for Stationarity – Part 2
5. Tests for Stationarity – Part 3
6. Foundations of Time Series Preparation
7. Statistical Models for Forecasting
8. ML and DL for Timeseries
9. Multivariate Time Series Models
Index
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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