Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Time Series: A Data Analysis Approach Using R de Robert H. Shumway

Time Series: A Data Analysis Approach Using R: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

Autor Robert H. Shumway, David S. Stoffer
en Limba Engleză Hardback – 21 mai 2019

Notăm cu interes deschiderea interdisciplinară a volumului Time Series, care reușește să conecteze statistica matematică cu domenii diverse precum biologia, medicina, economia și studiul schimbărilor climatice. Abordarea propusă de Robert H. Shumway și David S. Stoffer în această a doua ediție transformă analiza seriilor temporale dintr-un exercițiu teoretic într-un instrument versatil pentru investigarea fenomenelor complexe, de la percepția durerii în experimente fMRI până la monitorizarea factorilor antropogeni în mediu.

Remarcăm structura didactică riguroasă, organizată pentru a facilita progresia de la concepte fundamentale de corelație și staționaritate (capitolele 1-2) către modele avansate ARMA și ARIMA (capitolele 4-5) și analiza spectrală (capitolele 6-7). Această succesiune permite studenților și cercetătorilor să stăpânească atât analiza în domeniul timpului, cât și pe cea în domeniul frecvenței. Comparativ cu Time Series Analysis and Its Applications, scrisă de aceiași autori pentru nivelul graduate, acest volum reprezintă o alternativă mai accesibilă pentru cursurile introductive de analiză a datelor, având avantajul unei integrări mai strânse a codului R direct în fluxul narativ al exemplelor.

În contextul operei autorului, lucrarea păstrează rigoarea analitică observată în proiecte de nișă, cum ar fi Monitoring the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty, dar o adaptează pentru un public mai larg. Spre deosebire de Time Series Analysis de Jonathan D. Cryer, care se concentrează masiv pe modelele ARIMA, volumul de față oferă un echilibru mai pronunțat între metodele spectrale și cele temporale, fiind susținut de 218 ilustrații care clarifică vizual conceptele abstracte. Recomandăm acest manual pentru claritatea cu care extinde modelele liniare clasice către datele dependente, oferind totodată suportul tehnic necesar prin codul R inclus.

Citește tot Restrânge

Din seria Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

Preț: 60322 lei

Preț vechi: 70967 lei
-15%

Puncte Express: 905
Paperback 59174 lei
Hardback (2) de la 60322 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 12-26 octombrie
Livrare express 05-11 septembrie pentru 3602 lei

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780367221096
ISBN-10: 0367221098
Pagini: 272
Dimensiuni: 156 x 234 x 16 mm
Greutate: 0.43 kg
Ediția:1
Editura: CRC Press
Colecția Chapman and Hall/CRC
Seria Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților și analiștilor care doresc să treacă rapid de la teorie la practică folosind R. Este o resursă esențială pentru cei care activează în domenii aplicate precum economia sau biologia, oferind instrumentele necesare pentru a interpreta date dependente. Cititorul câștigă competențe solide în modelare ARIMA și analiză spectrală, beneficiind de numeroase seturi de date reale și soluții de programare gata de utilizat.

Despre autor

Robert H. Shumway și David S. Stoffer sunt figuri proeminente în domeniul statisticii, recunoscuți pentru capacitatea lor de a traduce concepte matematice complexe în aplicații practice. Shumway a contribuit semnificativ la cercetări de importanță globală, inclusiv în monitorizarea tratatelor nucleare prin prelucrarea datelor de infrasunete. Împreună, cei doi autori au dezvoltat pachetul R 'astsa', utilizat pe scară largă în mediul academic pentru analiza seriilor temporale, consolidându-și reputația de experți în modelarea datelor în domeniile timpului și frecvenței.

Recenzii

"The intended audience of the book are mathematics undergraduates taking a one semester course on time series. . . The authors frame learning time series primarily by extending concepts from linear models. Personally, I favour this approach, since it allows the book to clearly signpost similarities and differences between concepts in both topics and provides a natural learning progression from what most undergraduate students will already be familiar with . . .This book successfully delivers a practical tool-based approach to time series analysis at an introductory level, complementing the existing texts from the authors, which are aimed at a more advanced audience."
~Matthew Nunes, Journal Times Series Analysis

Cuprins

1. Time Series Characteristics.
2. Time Series Regression and EDA.
3. ARIMA Models.
4. Spectral Analysis and Filtering.
5. Some Additional Topics.

Notă biografică

Robert H. Shumway is Professor Emeritus of Statistics, University of California, Davis. He is a Fellow of the American Statistical Association and has won the American Statistical Association Award for Outstanding Statistical Application. He is the author of numerous texts and served on editorial boards such as the Journal of Forecasting and the Journal of the American Statistical Association.David S. Stoffer is Professor of Statistics, University of Pittsburgh. He is a Fellow of the American Statistical Association and has won the American Statistical Association Award for Outstanding Statistical Application. He is currently on the editorial boards of the Journal of Forecasting, the Annals of Statistical Mathematics, and the Journal of Time Series Analysis. He served as a Program Director in the Division of Mathematical Sciences at the National Science Foundation and as an Associate Editor for the Journal of the American Statistical Association and the Journal of Business & Economic Statistics.

Descriere scurtă

The goals of this text are to develop the skills and an appreciation for the richness and versatility of modern time series analysis as a tool for analyzing dependent data. A useful feature of the presentation is the inclusion of nontrivial data sets illustrating the richness of potential applications to problems in the biological, physical, and social sciences as well as medicine. The text presents a balanced and comprehensive treatment of both time and frequency domain methods with an emphasis on data analysis.
Numerous examples using data illustrate solutions to problems such as discovering natural and anthropogenic climate change, evaluating pain perception experiments using functional magnetic resonance imaging, and the analysis of economic and financial problems. The text can be used for a one semester/quarter introductory time series course where the prerequisites are an understanding of linear regression, basic calculus-based probability skills, and math skills at the high school level. All of the numerical examples use the R statistical package without assuming that the reader has previously used the software.

Descriere

This textbook is designed for an introductory time series course where the prerequisites are an understanding of linear regression and some basic probability skills. All of the numerical examples were done using the R statistical package, and the code is typically listed at the end of an example.