Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Solutions Manual to Accompany Introduction to Time Series Analysis and Forecasting de Douglas C. Montgomery

Solutions Manual to Accompany Introduction to Time Series Analysis and Forecasting

Autor Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, Murat Kulahci
en Limba Engleză Paperback – mar 2009

În cadrul programelor de studii avansate în statistică aplicată, econometrie sau cercetare operațională, analiza datelor orientate temporal reprezintă un pilon fundamental. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting se poziționează ca o resursă pedagogică esențială, facilitând tranziția de la conceptele teoretice la aplicabilitatea lor imediată în mediul corporate sau academic. Reținem că această ediție, sub forma unui manual de soluții, este concepută pentru a sprijini parcursul de învățare al studenților de nivel licență și master, oferind rezolvări detaliate pentru exercițiile propuse în cursul principal. Considerăm că rigoarea metodologică este punctul forte al lucrării, structura celor șapte capitole ghidând utilizatorul prin tehnici de regresie, metode de netezire exponențială pentru date sezoniere și identificarea modelelor ARIMA. Această lucrare completează perspectiva oferită de Time Series Analysis and Forecasting by Example de Søren Bisgaard; în timp ce textul lui Bisgaard pune accent pe intuiție și studii de caz, manualul lui DC Montgomery oferă cadrul tehnic necesar pentru validarea adecvării modelelor și calcularea intervalelor de predicție. De asemenea, spre deosebire de Applied Time Series Analysis de Terence C. Mills, care oferă o privire de ansamblu transdisciplinară, volumul de față se concentrează pe execuția tehnică precisă asistată de software-uri precum SAS și Minitab. În contextul operei autorului, acest manual consolidează seria începută cu Introduction to Time Series Analysis and Forecasting 2e, menținând reputația lui DC Montgomery de a face matematica accesibilă celor care au nevoie să aplice modele complexe fără a fi experți în fundamentarea lor abstractă. Este o piesă centrală în Wiley Series in Probability and Statistics, oferind instrumentele critice pentru analiza seriilor temporale multivariate și a volatilității prin modele ARCH și GARCH.

Citește tot Restrânge

Preț: 33064 lei

Puncte Express: 496

Carte indisponibilă temporar

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780470435748
ISBN-10: 0470435747
Pagini: 88
Dimensiuni: 156 x 234 x 6 mm
Greutate: 0.15 kg
Ediția:Solutions Manua.
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

Upper–undergraduate or graduate level students, practitioners and corporate or university libraries

De ce să citești această carte

Recomandăm acest manual de soluții studenților și practicienilor care doresc să își verifice competențele tehnice în prognoză. Câștigați o înțelegere aplicată a modului în care se construiesc intervalele de predicție și cum se utilizează software-ul statistic pentru a rezolva probleme reale de business și economie. Este resursa ideală pentru a trece de la teorie la practica analizei datelor temporale cu precizie matematică.

Despre autor

DC Montgomery este un autor de renume în domeniul statisticii aplicate și al ingineriei industriale, cunoscut pentru capacitatea sa de a sintetiza metodologii complexe în formate accesibile pentru educația universitară și uzul profesional. Lucrările sale sunt adesea incluse în bibliografiile standard de studiu datorită echilibrului dintre rigoarea academică și orientarea către rezultate practice. Contribuțiile sale în cadrul editurii Wiley au ajutat generații de analiști să stăpânească controlul calității și designul experimentelor, acest manual de soluții fiind o extensie firească a expertizei sale în modelarea seriilor temporale.

Notă biografică

Douglas C. Montgomery, PhD, is Regents' Professor of Industrial Engineering and Statistics at Arizona State University. Dr. Montgomery has over thirty years of academic and consulting experience and has devoted his research to engineering statistics, specifically the design and analysis of experiments, statistical methods for process monitoring and optimization, and the analysis of time-oriented data. He has authored or coauthored over 190 journal articles and eleven books, including Introduction to Linear Regression Analysis, Fourth Edition and Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the Sciences, both published by Wiley. Cheryl L. Jennings, PhD, is a Process Design Consultant with Bank of America. An active member of both the American Statistical Association and the American Society for Quality, her areas of research and professional interest include Six Sigma; modeling and analysis; and process control and improvement. Dr. Jennings earned her PhD in industrial engineering from Arizona State University.
Murat Kulahci, PhD, is Associate Professor in Informatics and Mathematical Modelling at the Technical University of Denmark. He has authored or coauthored over thirty journal articles in the areas of time series analysis, design of experiments, and statistical process control and monitoring.

Descriere scurtă

An accessible introduction to the most current thinking in and practicality of forecasting techniques in the context of time-oriented data Analyzing time-oriented data and forecasting are among the most important problems that analysts face across many fields, ranging from finance and economics to production operations and the natural sciences. As a result, there is a widespread need for large groups of people in a variety of fields to understand the basic concepts of time series analysis and forecasting. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting presents the time series analysis branch of applied statistics as the underlying methodology for developing practical forecasts, and it also bridges the gap between theory and practice by equipping readers with the tools needed to analyze time-oriented data and construct useful, short- to medium-term, statistically based forecasts.
Seven easy-to-follow chapters provide intuitive explanations and in-depth coverage of key forecasting topics, including:
  • Regression-based methods, heuristic smoothing methods, and general time series models
  • Basic statistical tools used in analyzing time series data
  • Metrics for evaluating forecast errors and methods for evaluating and tracking forecasting performanceover time
  • Cross-section and time series regression data, least squares and maximum likelihood model fitting, model adequacy checking, prediction intervals, and weighted and generalized least squares
  • Exponential smoothing techniques for time series with polynomial components and seasonal data
  • Forecasting and prediction interval construction with a discussion on transfer function models as well as intervention modeling and analysis
  • Multivariate time series problems, ARCH and GARCH models, and combinations of forecasts
The ARIMA model approach with a discussion on how to identify and fit these models for non-seasonal and seasonal time series
The intricate role of computer software in successful time series analysis is acknowledged with the use of Minitab, JMP, and SAS software applications, which illustrate how the methods are imple-mented in practice. An extensive FTP site is available for readers to obtain data sets, Microsoft Office PowerPoint slides, and selected answers to problems in the book. Requiring only a basic working knowledge of statistics and complete with exercises at the end of each chapter as well as examples from a wide array of fields, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting is an ideal text for forecasting and time series coursesat the advanced undergraduate and beginning graduate levels. The book also serves as an indispensablereference for practitioners in business, economics, engineering, statistics, mathematics, and the social, environmental, and life sciences.