Cantitate/Preț
Produs

Interrupted Time Series Analysis

Autor David McDowall, Richard McCleary, Bradley J. Bartos
en Limba Engleză Paperback – 24 oct 2019

Descoperim în Interrupted Time Series Analysis un instrument metodologic esențial, construit în jurul a 40 de analize de caz completate care demonstrează riguros implicațiile proprietăților de modelare. Această componentă practică transformă volumul dintr-o simplă expunere teoretică într-un ghid aplicat, oferind cercetătorilor o strategie clară pentru construirea modelelor de impact de tip ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Subliniem faptul că autorii nu se limitează la strategia clasică Box-Jenkins-Tiao, ci o suplimentează cu teste auxiliare moderne pentru transformarea și selecția datelor, asigurând o precizie sporită în inferența cauzală.

Ceea ce distinge această lucrare, publicată de Oxford University Press, este capacitatea de a face accesibile concepte complexe prin intermediul celor 69 de ilustrații grafice. Considerăm că includerea unor teme de actualitate, precum testarea ipotezelor Bayesiene și utilizarea grupurilor de control sintetice, oferă un avantaj competitiv cercetătorilor din științele sociale și biomedicale. Comparabil cu Design and Analysis of Time-Series Experiments (PB) de Glass V. Glass în ceea ce privește rigoarea cvasiexperimentală, volumul de față este însă actualizat pentru noile cerințe de calcul și selecție a modelelor specifice secolului XXI.

Poziționăm această carte ca o continuare firească a preocupărilor autorului David McDowall, vizibile și în Design and Analysis of Time Series Experiments. Dacă în lucrările sale anterioare focusul era pe integrarea designului experimental, aici David McDowall rafinează tehnicile de analiză a seriilor temporale întrerupte, oferind un cadru mai robust pentru evaluarea intervențiilor. Este o resursă indispensabilă pentru cei care stăpânesc regresia cross-secțională, dar doresc să înțeleagă dinamica proceselor temporale.

Citește tot Restrânge

Preț: 19296 lei

Preț vechi: 26428 lei
-27%

Puncte Express: 289

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 26 iunie-01 iulie


Specificații

ISBN-13: 9780190943950
ISBN-10: 0190943955
Pagini: 200
Ilustrații: 69 black and white line drawings
Dimensiuni: 231 x 155 x 15 mm
Greutate: 0.3 kg
Editura: Oxford University Press
Colecția OUP USA
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Această carte este recomandată cercetătorilor și studenților care au nevoie de o metodologie clară pentru a evalua impactul unei intervenții asupra unei serii de date în timp. Cititorul câștigă acces la 40 de exemple practice și tehnici moderne de testare Bayesiană, facilitând tranziția de la statistica descriptivă la inferența cauzală complexă în sociologie, criminologie sau medicină.


Despre autor

David McDowall este un expert recunoscut în metode cantitative, deținând funcția de editor al Journal of Quantitative Criminology și co-director al Violence Research Group. Interesele sale de cercetare se concentrează pe analiza seriilor temporale aplicată în studiul criminalității și al violenței interpersonale. Experiența sa academică este reflectată în lucrări de referință precum Statistical Handbook on Violence in America, unde utilizează rigoarea statistică pentru a analiza probleme sociale acute. În prezentul volum, își folosește expertiza vastă pentru a ghida cititorii prin labirintul modelelor ARIMA și al experimentelor de tip serie temporală.


Descriere

Interrupted Time Series Analysis develops a comprehensive set of models and methods for drawing causal inferences from time series. It provides example analyses of social, behavioral, and biomedical time series to illustrate a general strategy for building AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) impact models. Additionally, the book supplements the classic Box-Jenkins-Tiao model-building strategy with recent auxiliary tests for transformation, differencing, and model selection. Not only does the text discuss new developments, including the prospects for widespread adoption of Bayesian hypothesis testing and synthetic control group designs, but it makes optimal use of graphical illustrations in its examples. With forty completed example analyses that demonstrate the implications of model properties, Interrupted Time Series Analysis will be a key inter-disciplinary text in classrooms, workshops, and short-courses for researchers familiar with time series data or cross-sectional regression analysis but limited background in the structure of time series processes and experiments.

Notă biografică

David McDowall is Distinguished Teaching Professor at the University at Albany, State University of New York. He serves on the faculty of Albany's School of Criminal Justice, where he also co-directs the Violence Research Group. His research interests involve the social distribution of criminal violence, including trends and other temporal features in crime rates.Richard McCleary is a professor at the University of California, Irvine. In addition to faculty appointments in Criminology, Law and Society, Environmental Health Sciences, and Planning, Policy and Design, he directs the Irvine Simulation Modeling Laboratory. His research interests include population forecast models, time series models, and survival models.Bradley J. Bartos is a doctoral candidate in the Department of Criminology, Law and Society at the University of California, Irvine. Through his work with the Irvine Simulation Modeling Laboratory, he has developed discrete-event population projection models forvarious criminal-justice and corrections systems in California. His research interests include mass incarceration, policy evaluation, time series models, and synthetic control group designs.