9780367537944 - time series for data science: analysis and forecasting (chapman & hall/crc texts in statistical science) de woodward, wayne a.; sadler, bivin philip; robertson, stephen (26 resultados)
Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC (edition 1), 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
- Tapa dura
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science : Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science : Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science : Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC 2022-08-01, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science : Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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- Primera edición
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Time Series for Data Science (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Woodward, Wayne A.; Sadler, Bivin Philip; Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Hardback. Condición: New. Data Science students and practitioners want to find a forecast that "works" and don't 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 ti…me 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 doesn't 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.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Condición: New. Wayne Woodward, Bivin Sadler, Stephen Robertson 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, L.
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A./ Sadler, Bivin Philip/ Robertson, Stephen
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman & Hall, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Hardcover. Condición: Brand New. 512 pages. 10.00x7.00x1.38 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Hardback. Condición: New. Data Science students and practitioners want to find a forecast that "works" and don't 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 ti…me 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 doesn't 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.
Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino UnidoSpeedyhen
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Condición: NEW.
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
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Hardback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC Aug 2022, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data Science students and practitioners want to find a forecast that 'works' and don't want to be constrained to a single forecasting strategy, Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting discusses techniques of ensemble modelli…ng 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 doesn't 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. 530 pp. Englisch.
Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting
Woodward, Wayne A./ Sadler, Bivin Philip/ Robertson, Stephen
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Editorial: Chapman & Hall, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Hardcover. Condición: Brand New. 512 pages. 10.00x7.00x1.38 inches. In Stock. This item is printed on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 96 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Buch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Science students and practitioners want to find a forecast that 'works' and don't want to be constrained to a single forecasting strategy, Time Series for Data Science: Analysis and Forecasting discusses techniques of ensemble modelling fo…r 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 doesn't 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.
