9783319008394 - robustness in statistical forecasting de kharin, yuriy (15 resultados)
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Traditional procedures in the statistical forecasting of time series, which are proved to be optimal under the hypothetical model, are often not robust under relatively small distortions (misspecification, outliers, missing values, etc.), leading to actua…l forecast risks (mean square errors of prediction) that are much higher than the theoretical values. This monograph fills a gap in the literature on robustness in statistical forecasting, offering solutions to the following topical problems: - developing mathematical models and descriptions of typical distortions in applied forecasting problems; - evaluating the robustness for traditional forecasting procedures under distortions; - obtaining the maximal distortion levels that allow the 'safe' use of the traditional forecasting algorithms; - creating new robust forecasting procedures to arrive at risks that are less sensitive to definite distortion types.
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Condición: gut. Robustness in Statistical Forecasting In deutscher Sprache. pages.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers solutions to such topical problems as developing mathematical models and descriptions of typical distortions in applied forecasting problems; evaluating robustness for traditional forecasting procedures under distortionism… and more. 372 pp. Englisch.
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The first book with a specific focus on robustness of time series forecasting Evaluates sensitivity of the forecast risks to distortions and presents new robust forecasting procedures Presentation of the mat…erial follows the pattern model .
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Traditional procedures in the statistical forecasting of time series, which are proved to be optimal under the hypothetical model, are often not robust under relatively small distortions (misspecification, outliers, missing values, etc.), lead…ing to actual forecast risks (mean square errors of prediction) that are much higher than the theoretical values. This monograph fills a gap in the literature on robustness in statistical forecasting, offering solutions to the following topical problems: developing mathematical models and descriptions of typical distortions in applied forecasting problems; evaluating the robustness for traditional forecasting procedures under distortions; obtaining the maximal distortion levels that allow the ¿safe¿ use of the traditional forecasting algorithms;creating new robust forecasting procedures to arrive at risks that are less sensitive to definite distortion types.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 372 pp. Englisch.
