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Time series analysis [electronic resource] : with applications in R / Jonathan D. Cryer, Kung-Sik Chan.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoSeries Springer texts in statisticsDetalles de publicación: New York : : Springer,, [2008]; ℗♭2008.Edición: Segunda edicionDescripción: xiii, 491 paginas : ilustraciones con mapas ; 25 cmTipo de contenido:
  • text
Tipo de medio:
  • computer
Tipo de soporte:
  • online resource
ISBN:
  • 9780387759593
  • 038775959X
  • 978-0-387-75958-6
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 519.55 22
Recursos en línea:
Contenidos:
Introduction -- Fundamental concepts -- Trends -- Models for stationary time series -- Models for nonstationary time series -- Model specification -- Parameter estimation -- Model diagnostics -- Forecasting -- Seasonal models -- Time series regression models -- Time series models of heteroscedasticity -- Introduction to spectral analysis -- Estimating the spectrum -- Threshold models -- Appendix: an introduction to R.
El análisis de series temporales con aplicaciones en R, segunda edición, presenta un enfoque accesible para comprender los modelos de series temporales y sus aplicaciones. Aunque el énfasis está en los modelos ARIMA de dominio de tiempo y su análisis, la nueva edición dedica dos capítulos al dominio de frecuencia y tres a modelos de regresión de series de tiempo, modelos de heterocedasticidad y modelos de umbral. Todas las ideas y métodos se ilustran con conjuntos de datos reales y simulados.
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Introduction -- Fundamental concepts -- Trends -- Models for stationary time series -- Models for nonstationary time series -- Model specification -- Parameter estimation -- Model diagnostics -- Forecasting -- Seasonal models -- Time series regression models -- Time series models of heteroscedasticity -- Introduction to spectral analysis -- Estimating the spectrum -- Threshold models -- Appendix: an introduction to R.

Incluye referencias bibliográficas e índice (páginas 477-486)

El análisis de series temporales con aplicaciones en R, segunda edición, presenta un enfoque accesible para comprender los modelos de series temporales y sus aplicaciones. Aunque el énfasis está en los modelos ARIMA de dominio de tiempo y su análisis, la nueva edición dedica dos capítulos al dominio de frecuencia y tres a modelos de regresión de series de tiempo, modelos de heterocedasticidad y modelos de umbral. Todas las ideas y métodos se ilustran con conjuntos de datos reales y simulados.

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