"Введение в статистический временной ряд" - это книга, которая представляет большой интерес, особенно для исследователей в эконометрике, инженерии и естественных науках. Входящая в престижную серию Wiley по вероятности и статистике, эта книга предлагает ясное введение в область временных рядов и, в этом новом втором издании, охватывает важные достижения последних лет, включая нестационарные модели, нелинейную оценку, многомерные модели, представления в пространстве состояний и идентификацию эмпирических моделей. Также были добавлены новые разделы о декомпозиции Вольда, частичной автокорреляции, процессах с долгой памятью и фильтре Калмана. Основные темы включают: * Скользящие средние и авторегрессионные процессы * Введение в анализ Фурье * Спектральная теория и фильтрация * Теория больших выборок * Оценка среднего и автокорреляций * Оценка спектра * Оценка параметров * Регрессия, тренд и сезонность * Единичный корень и взрывоопасные временные ряды Для удовлетворения потребностей различных читателей в книгу включены обзорные материалы, особенно по элементарным результатам в анализе Фурье, статистике больших выборок и разностных уравнениях.
This volume purports to offer a clear understanding of the field of time-series analysis. Its author team has carefully produced it as part of a prestigious "Wiley Series in Probability & Statistics". The book has been continuously revised to keep standards updated despite the advances observed in recent years in the domain of nonstationarity, nonlinear estimations, mathematical reflection, and particularly due to important augmentations. Such consolidations include the emerging Wold strategies, approximate overtone calculus, persistently suspect processes, and precisely optimum deviation. Major fields worthy of consideration include: AR and MA choice systems, Fourier cognition, spectrogram incongruity, bigger sample grasping and converting, parameter estimation, polynomial estimation, diffusion, unit root, progressive time stems. Review sections include major observations in floating measuring, extensive example advantages and spectrographic grasping, amplitude modulation, astrictive examining circumstance, time stamp math, converging estimating, Wald criteria. Most chapters of this text will truly be a necessity for graduate science dots; these university-level emperors have rescued me many times in my studies over the years.
Электронная Книга «Introduction to Statistical Time Series» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470317754
Описание книги от Группа авторов
The subject of time series is of considerable interest, especially among researchers in econometrics, engineering, and the natural sciences. As part of the prestigious Wiley Series in Probability and Statistics, this book provides a lucid introduction to the field and, in this new Second Edition, covers the important advances of recent years, including nonstationary models, nonlinear estimation, multivariate models, state space representations, and empirical model identification. New sections have also been added on the Wold decomposition, partial autocorrelation, long memory processes, and the Kalman filter. Major topics include: * Moving average and autoregressive processes * Introduction to Fourier analysis * Spectral theory and filtering * Large sample theory * Estimation of the mean and autocorrelations * Estimation of the spectrum * Parameter estimation * Regression, trend, and seasonality * Unit root and explosive time series To accommodate a wide variety of readers, review material, especially on elementary results in Fourier analysis, large sample statistics, and difference equations, has been included.
