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Autor(en): 
  • Jeffrey Strickland
  • Time Series Analysis and Forecasting using Python & R 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 14-24 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  November 2020  
    Genre:  EDV / Informatik 
    ISBN:  9781716451133 
    EAN-Code: 
    9781716451133 
    Verlag:  Lulu.com 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 157 mm / D 29 mm 
    Gewicht:  797 gr 
    Seiten:  448 
    Zus. Info:  HC gerader Rücken kaschiert 
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    Inhalt:
    This book full-color textbook assumes a basic understanding of statistics and mathematical or statistical modeling. Although a little programming experience would be nice, but it is not required. We use current real-world data, like COVID-19, to motivate times series analysis have three thread problems that appear in nearly every chapter: "Got Milk?", "Got a Job?" and "Where's the Beef?" Chapter 1: Loading data in the R-Studio and Jupyter Notebook environments. Chapter 2: Components of a times series and decomposition Chapter 3: Moving averages (MAs) and COVID-19 Chapter 4: Simple exponential smoothing (SES), Holt's and Holt-Winter's double and triple exponential smoothing Chapter 5: Python programming in Jupyter Notebook for the concepts covered in Chapters 2, 3 and 4 Chapter 6: Stationarity and differencing, including unit root tests. Chapter 7: ARIMA and SARMIA (seasonal) modeling and forecast development Chapter 8: ARIMA modeling using Python Chapter 9: Structural models and analysis using unobserved component models (UCMs) Chapter 10: Advanced time series analysis, including time-series interventions, exogenous regressors, and vector autoregressive (VAR) processes.

      
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