Analyse des séries temporelles interrompues - Un guide complet de l'inférence causale

Analyse de séries temporelles interrompues (David McDowall)

Avis des lecteurs

Résumé:

Les critiques de la version révisée de « Interrupted Time Series Analysis » soulignent à la fois les améliorations et les lacunes par rapport à l'édition précédente de 1980. Alors que la nouvelle édition se targue d'exemples détaillés et introduit de nouvelles méthodes, certains évaluateurs la trouvent moins claire et plus difficile à suivre que son prédécesseur.

Avantages:

L'édition 2019 propose des exemples détaillés avec des aides visuelles, introduit de nouvelles méthodes, compte environ 25 pages de contenu supplémentaires et est considérée comme un produit supérieur dans l'ensemble.

Inconvénients:

Certains lecteurs trouvent la nouvelle édition moins claire et plus difficile à suivre que l'édition de 1980, qu'ils préfèrent pour sa simplicité. En outre, aucun code pratique n'est fourni pour la mise en œuvre des analyses.

(basé sur 3 avis de lecteurs)

Titre original :

Interrupted Time Series Analysis

Contenu du livre :

Interrupted Time Series Analysis développe un ensemble complet de modèles et de méthodes pour tirer des conclusions causales à partir de séries temporelles. Il fournit des exemples d'analyses de séries temporelles sociales, comportementales et biomédicales pour illustrer une stratégie générale de construction de modèles d'impact à moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA).

En outre, le livre complète la stratégie classique de construction de modèles de Box-Jenkins-Tiao avec des tests auxiliaires récents pour la transformation, la différenciation et la sélection de modèles. Non seulement le texte aborde les nouveaux développements, y compris les perspectives d'adoption généralisée des tests d'hypothèse bayésiens et des modèles de groupes de contrôle synthétiques, mais il fait également un usage optimal des illustrations graphiques dans ses exemples.

Avec quarante exemples d'analyses qui démontrent les implications des propriétés des modèles, Interrupted Time Series Analysis sera un texte interdisciplinaire clé dans les salles de classe, les ateliers et les cours de courte durée pour les chercheurs familiers avec les données de séries temporelles ou avec l'analyse de régression transversale. L'analyse de régression transversale, mais une connaissance limitée de la structure des processus et des expériences de séries temporelles.