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 Paperback – 8 feb 2026

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: 59174 lei

Preț vechi: 64320 lei
-8%

Puncte Express: 888
Paperback 59174 lei
Hardback (2) de la 60322 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 15-29 septembrie
Livrare express 01-05 septembrie pentru 3642 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: 9781041031642
ISBN-10: 1041031645
Pagini: 292
Ilustrații: 218
Dimensiuni: 156 x 234 mm
Greutate: 0.54 kg
Ediția:2nd edition
Editura: CRC Press
Colecția Chapman and Hall/CRC
Seria Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

Public țintă

Postgraduate and Undergraduate Advanced

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.

Cuprins

Preface 1 Time Series Elements 2 Correlation and Stationary Time Series 3 Time Series Regression and EDA 4 ARMA Models 5 ARIMA Models 6 Spectral Analysis and Filtering 7 Spectral Estimation 8 Additional Topics* Appendix A Probability and Statistics Primer Appendix B Complex Number Primer Hints for Selected Exercises References Index

Descriere scurtă

The goals of this new, second edition of this book 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. An expanded feature of this edition is the inclusion of many nontrivial data sets illustrating the wealth of potential applications to problems in the biological, physical, and social sciences as well as in economics and medicine.
This edition emphasizes a variety of methodological techniques to illustrate solutions to data analysis 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.
Key Features:
• Presents a balanced and comprehensive treatment of both time and frequency domain methods with an emphasis on data analysis.
• Detailed R code is included with each numerical example.
• Includes nontrivial data sets.
The book 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 and statistics skills, and math skills at the high-school level. All the numerical examples use the R statistical package without assuming the reader has previously used the software.

Notă biografică

Robert H. Shumway was Professor of Statistics, University of California, Davis. He was a Fellow of the American Statistical Association and won the American Statistical Association Award for Outstanding Statistical Application. He was 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 Emeritus 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 was 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. The authors have also published the more advanced Time Series Analysis and Its Application: With R Examples, Fifth Edition.

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