Titre original :
Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns
Contenu du livre :
Using Time Series to Analyze Long Range Fractal Patterns présente des méthodes de description et d'analyse de la dépendance et de l'irrégularité dans les longues séries chronologiques. L'irrégularité fait référence à des cycles d'apparence similaire, mais qui, contrairement aux modèles saisonniers plus familiers aux chercheurs en sciences sociales, se répètent sur une échelle de temps qui n'est pas fixe.
Jusqu'à présent, l'application de ces méthodes a principalement impliqué l'analyse de systèmes dynamiques en dehors des sciences sociales, mais ce volume permet aux chercheurs en sciences sociales d'explorer et de documenter les modèles fractals dans les systèmes sociaux dynamiques. L'auteur, Matthijs Koopmans, se concentre sur deux approches générales de l'irrégularité dans les longues séries temporelles : les modèles autorégressifs de moyenne mobile à intégration fractionnaire et l'analyse de la densité spectrale de puissance.
Il démontre les méthodes à l'aide de deux types d'exemples : des simulations qui illustrent les modèles susceptibles d'être rencontrés et servent de référence pour l'interprétation des modèles dans les données réelles ; et deuxièmement, des exemples de sciences sociales tels que des données à long terme sur les chiffres mensuels du chômage, les taux quotidiens de fréquentation scolaire, les nombres quotidiens de naissances chez les adolescents et les données d'enquêtes hebdomadaires sur l'orientation politique. Les données et les scripts R permettant de reproduire les analyses sont disponibles sur un site web annexe.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781544361420 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 120 |
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