A Course in Time Series Analysis (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, New York, 2000
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Hardcover. New statistical methods and future directions of research in time series A Course in Time Series Analysis demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. It brings together material previously available only in the professional literature and presents a unified view of the most advanced procedures available for time series model building. The authors begin with basic concepts in univariate time series, providing an up-to-date presentation of ARIMA models, including the Kalman filter, outlier analysis, automatic methods for building ARIMA models, and signal extraction. They then move on to advanced topics, focusing on heteroscedastic models, nonlinear time series models, Bayesian time series analysis, nonparametric time series analysis, and neural networks. Multivariate time series coverage includes presentations on vector ARMA models, cointegration, and multivariate linear systems. Special features include: Contributions from eleven of the worlda??s leading figures in time seriesShared balance between theory and applicationExercise series setsMany real data examplesConsistent style and clear, common notation in all contributions60 helpful graphs and tables Requiring no previous knowledge of the subject, A Course in Time Series Analysis is an important reference and a highly useful resource for researchers and practitioners in statistics, economics, business, engineering, and environmental analysis. An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in he book is available upon request from the Wiley editorial department. New statistical methods and future directions of research in time series A Course in Time Series Analysis demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780471361640
- Título
- A Course in Time Series Analysis (Hardcover)
- Autor
- Daniel Pena
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Año de publicación
- 2000
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 047136164X
- ISBN 13
- 9780471361640
- Edición
- 1ª Edición
New statistical methods and future directions of research in time series
A Course in Time Series Analysis demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. It brings together material previously available only in the professional literature and presents a unified view of the most advanced procedures available for time series model building. The authors begin with basic concepts in univariate time series, providing an up-to-date presentation of ARIMA models, including the Kalman filter, outlier analysis, automatic methods for building ARIMA models, and signal extraction. They then move on to advanced topics, focusing on heteroscedastic models, nonlinear time series models, Bayesian time series analysis, nonparametric time series analysis, and neural networks. Multivariate time series coverage includes presentations on vector ARMA models, cointegration, and multivariate linear systems. Special features include:
- Contributions from eleven of the worldâ??s leading figures in time series
- Shared balance between theory and application
- Exercise series sets
- Many real data examples
- Consistent style and clear, common notation in all contributions
- 60 helpful graphs and tables
Requiring no previous knowledge of the subject, A Course in Time Series Analysis is an important reference and a highly useful resource for researchers and practitioners in statistics, economics, business, engineering, and environmental analysis.
An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in he book is available upon request from the Wiley editorial department.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
DANIEL PEÑA, PhD, is Professor of Statistics, Universidad Carlos III de Madrid.
GEORGE C. TIAO, PhD, is W. Allen Wallis Professor of Statistics and Econometrics, Graduate School of Business, University of Chicago.
RUEY S. TSAY, PhD, is H. G. B. Alexander Professor of Statistics and Econometrics, Graduate School of Business, University of Chicago.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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