Это очень необходимое введение в область временных рядов с дискретными значениями, с акцентом на временные ряды счетных данных. Анализ временных рядов - незаменимый инструмент в широком спектре областей, включая бизнес, экономику, информатику, эпидемиологию, финансы, производство и метеорологию, чтобы назвать лишь некоторые. Несмотря на растущий интерес к временным рядам с дискретными значениями, особенно тем, которые возникают при подсчете конкретных объектов или событий в определенные моменты времени, большинство книг о временных рядах уделяют недостаточно внимания этой все более важной тематике. Эта книга призвана исправить такое положение дел, предоставляя столь необходимое введение во временные ряды с дискретными значениями, с особым акцентом на временные ряды счетных данных.
Основное внимание в книге уделяется моделированию. Приводится множество примеров, иллюстрирующих модели, в настоящее время используемые в приложениях дискретных временных рядов. Подробно рассматриваются статистическое управление процессами, включая различные контрольные карты (такие как карты кумулятивных сумм), и оценка производительности. Также представлены классические подходы, такие как ARMA-модели и программа Бокса-Дженкинса, с кратким изложением основ этих подходов в Приложении. Кроме того, примеры данных со всем необходимым R-кодом доступны на сопутствующем веб-сайте.
Книга обеспечивает сбалансированное представление теории и практики, исследуя как категориальные, так и целочисленные ряды. Рассматриваются распространенные модели для временных рядов счетов, а также для категориальных временных рядов, и исследуются их наиболее важные стохастические свойства. Обсуждаются статистические подходы к анализу временных рядов с дискретными значениями и иллюстрируется их реализация с помощью многочисленных примеров данных. Рассматриваются классические подходы, такие как модели ARMA, программа Бокса-Дженкинса и как генерировать функции.
Введение во временные ряды с дискретными значениями - ценный рабочий ресурс для исследователей и практиков в широком спектре областей, включая статистику, науку о данных, машинное обучение и технику. Она также представит интерес для аспирантов по статистике, математике и экономике.
Электронная Книга «An Introduction to Discrete-Valued Time Series» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119096986
Описание книги от Группа авторов
A much-needed introduction to the field of discrete-valued time series, with a focus on count-data time series Time series analysis is an essential tool in a wide array of fields, including business, economics, computer science, epidemiology, finance, manufacturing and meteorology, to name just a few. Despite growing interest in discrete-valued time series—especially those arising from counting specific objects or events at specified times—most books on time series give short shrift to that increasingly important subject area. This book seeks to rectify that state of affairs by providing a much needed introduction to discrete-valued time series, with particular focus on count-data time series. The main focus of this book is on modeling. Throughout numerous examples are provided illustrating models currently used in discrete-valued time series applications. Statistical process control, including various control charts (such as cumulative sum control charts), and performance evaluation are treated at length. Classic approaches like ARMA models and the Box-Jenkins program are also featured with the basics of these approaches summarized in an Appendix. In addition, data examples, with all relevant R code, are available on a companion website. Provides a balanced presentation of theory and practice, exploring both categorical and integer-valued series Covers common models for time series of counts as well as for categorical time series, and works out their most important stochastic properties Addresses statistical approaches for analyzing discrete-valued time series and illustrates their implementation with numerous data examples Covers classical approaches such as ARMA models, Box-Jenkins program and how to generate functions Includes dataset examples with all necessary R code provided on a companion website An Introduction to Discrete-Valued Time Series is a valuable working resource for researchers and practitioners in a broad range of fields, including statistics, data science, machine learning, and engineering. It will also be of interest to postgraduate students in statistics, mathematics and economics.
