"Statistical Methods for Forecasting" - это всестороннее и доступное изложение статистических методов и моделей, используемых для короткосрочного прогнозирования. Книга объясняет взаимосвязи между моделями и методами прогнозирования, и успешно соединяет теорию и практику. В книге обсуждаются специальные темы, такие как моделирование функций переноса, фильтрация Калмана, модели пространства состояний, байесовское прогнозирование, а также методы оценки, сравнения и контроля прогнозов. В книге приводятся графики временных рядов, автокорреляции и частичной автокорреляции, а также примеры и упражнения с использованием реальных данных. "Statistical Methods for Forecasting" является отличным учебником для продвинутых курсов бакалавриата и магистратуры по статистике, бизнесу, инженерии и социальным наукам, а также справочником для профессионалов в бизнесе, промышленности и государственном секторе. Серия Wiley-Interscience Paperback Series, в которую входит книга, выбирает наиболее интересные книги и делает их более доступными для широкого круга читателей, чтобы продлить жизнь этим произведениям и сделать их доступными для будущих поколений статистиков, математиков и ученых.
Электронная Книга «Statistical Methods for Forecasting» написана автором Bovas Abraham в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470317297
Описание книги от Bovas Abraham
The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. «This book, it must be said, lives up to the words on its advertising cover: 'Bridging the gap between introductory, descriptive approaches and highly advanced theoretical treatises, it provides a practical, intermediate level discussion of a variety of forecasting tools, and explains how they relate to one another, both in theory and practice.' It does just that!» -Journal of the Royal Statistical Society «A well-written work that deals with statistical methods and models that can be used to produce short-term forecasts, this book has wide-ranging applications. It could be used in the context of a study of regression, forecasting, and time series analysis by PhD students; or to support a concentration in quantitative methods for MBA students; or as a work in applied statistics for advanced undergraduates.» -Choice Statistical Methods for Forecasting is a comprehensive, readable treatment of statistical methods and models used to produce short-term forecasts. The interconnections between the forecasting models and methods are thoroughly explained, and the gap between theory and practice is successfully bridged. Special topics are discussed, such as transfer function modeling; Kalman filtering; state space models; Bayesian forecasting; and methods for forecast evaluation, comparison, and control. The book provides time series, autocorrelation, and partial autocorrelation plots, as well as examples and exercises using real data. Statistical Methods for Forecasting serves as an outstanding textbook for advanced undergraduate and graduate courses in statistics, business, engineering, and the social sciences, as well as a working reference for professionals in business, industry, and government.
