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Time Series: A First Course with Bootstrap Starter
Time Series : A First Course with Bootstrap Starter est un cours d'introduction à l'analyse des séries temporelles qui répond au triptyque (i) exhaustivité mathématique, (ii) illustration et mise en œuvre informatique, et (iii) concision et accessibilité aux étudiants de premier cycle et de maîtrise de niveau supérieur. Les résultats théoriques de base sont présentés de manière mathématiquement convaincante, et les méthodes d'analyse des données sont développées à travers des exemples et des exercices analysés en R.
Un étudiant ayant suivi un cours de base en statistiques mathématiques apprendra à la fois comment analyser les séries temporelles et comment interpréter les résultats. Le livre fournit les bases des méthodes de séries temporelles, y compris les filtres linéaires et une approche géométrique de la prédiction. L'important paradigme des modèles ARMA est étudié en profondeur,ainsi que les méthodes du domaine des fréquences.
L'entropie et d'autres notions de la théorie de l'information sont introduites, avec des applications à la modélisation des séries temporelles. La seconde moitié du livre se concentre sur l'inférence statistique, l'ajustement des modèles de séries temporelles, ainsi que sur les aspects informatiques de la prévision.
De nombreuses séries temporelles intéressantes sont non linéaires, auquel cas les méthodes d'inférence classiques peuvent échouer, mais les méthodes bootstrap peuvent venir à la rescousse ... Les caractéristiques distinctives du livre sont l'accent mis sur les notions géométriques et le domaine des fréquences, la discussion de la maximisation de l'entropie, et un traitement approfondi des méthodes informatiques récentes pour les séries temporelles, telles que le sous-échantillonnage et le bootstrap. Il y a plus de 600 exercices, dont la moitié implique le codage R et/ou l'analyse de données.
Les suppléments comprennent un site web avec 12 ensembles de données clés et tout le code R pour les exemples du livre, ainsi que les solutions aux exercices.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)