Книга "Основы анализа временных рядов в R" написана доступным языком и делает акцент на математической важности совместного анализа данных, собранных по временным промежуткам или пространственным координатам. В ней представлен сбалансированный теоретический и практический подход к анализу данных в контексте серийной корреляции. Книга иллюстрирует принципы выбора и построения моделей с помощью информационных критериев, кросс-валидации, проверки гипотез и доверительных интервалов. Основными темами являются частотно-временной анализ, тригонометрическая регрессия, а также современные подходы на основе рядов Фурье и информационного критерия Акаике. Кроме того, в книге приводятся реальные примеры для практического применения, используются подпрограммы R с графическим представлением данных, многочисленные упражнения для закрепления материала и отдельные главы, посвященные анализу данных о числе солнечных пятен Вольфа и ледового керна Восток.
Full of data that plots time series, this book is designed for the visually stimulated data analyst as well as the intellectually engaged. A fundamental list of techniques is provided for creating mathematical models of variance and a number of statistics — some not encouraged by reviewers of journal articles. Occasional color photographs break up the profusion of text. Multiple R programs for data analysis are included with accompanying graphs.
Девайн Р. Дерриберри, "Basic Data Analysis For Time Series With R", поможет читателям изучить или освежить в памяти основные аспекты анализа данных временных рядов, моделирования и использование пакета R для выполнения сложных статистических испытаний.
В книге подчеркивается важность анализа данных в целях получения непрерывной информации о либо изменении во времени, либо расстоянии. При этом книга сочетает теоретические аспекты с практическими возможностями анализа, уделяя особое внимание корреляции через время, и демонстрирует систематизированный подход по выбору моделей на основе регрессии.
Автор рассматривает такие принципы, как выбор моделей и построение моделей, используя информацию о критериях, перекрестную валидацию, тесты гипотез и интервалы доверительности. Фокусируясь на частотном анализе и регрессии по времени, а также законспектирует современные подходы к сферам Фурье и Информационному Критерию Акаике.
Книга сопровождается реальными примерами из практики для отработки навыков аналитического мышления, использует множество программных функций в R и предлагает различные упражнения для закрепления понимания ключевых концепций в анализе временных рядов. Особое внимание уделяется анализу солнечных пятен Вольфа и ледяным залежам "Восток".
Электронная Книга «Basic Data Analysis for Time Series with R» написана автором DeWayne R. Derryberry в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118593370
Описание книги от DeWayne R. Derryberry
Written at a readily accessible level, Basic Data Analysis for Time Series with R emphasizes the mathematical importance of collaborative analysis of data used to collect increments of time or space. Balancing a theoretical and practical approach to analyzing data within the context of serial correlation, the book presents a coherent and systematic regression-based approach to model selection. The book illustrates these principles of model selection and model building through the use of information criteria, cross validation, hypothesis tests, and confidence intervals. Focusing on frequency- and time-domain and trigonometric regression as the primary themes, the book also includes modern topical coverage on Fourier series and Akaike's Information Criterion (AIC). In addition, Basic Data Analysis for Time Series with R also features: Real-world examples to provide readers with practical hands-on experience Multiple R software subroutines employed with graphical displays Numerous exercise sets intended to support readers understanding of the core concepts Specific chapters devoted to the analysis of the Wolf sunspot number data and the Vostok ice core data sets
