SAS per la previsione delle serie temporali, terza edizione

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Titolo originale:

SAS for Forecasting Time Series, Third Edition

Contenuto del libro:

Per utilizzare i metodi statistici e le applicazioni SAS per prevedere i valori futuri dei dati presi nel tempo, è sufficiente seguire questo classico completamente aggiornato sull'argomento. Con questa terza edizione di SAS for Forecasting Time Series, gli utenti SAS di livello intermedio-avanzato, come gli statistici, gli economisti e i data scientist, possono ora abbinare i metodi di previsione più sofisticati alle applicazioni SAS più attuali.

Partendo dai fondamenti, questa nuova edizione presenta metodi per la modellazione di dati univariati e multivariati presi nel tempo. Dai ben noti modelli ARIMA alle componenti non osservate, vengono discussi e illustrati metodi che spaziano dalla semplicità alla complessità. Molti dei metodi più recenti sono variazioni delle strutture ARIMA di base.

Completamente aggiornata, questa nuova edizione include situazioni aziendali e set di dati nuovi e interessanti, e nuove sezioni su questi metodi statistici aggiornati:

⬤ Modelli ARIMA.

⬤ Modelli autoregressivi vettoriali.

⬤ Modelli di smoothing esponenziale.

⬤ Modelli a componenti non osservate e a spazio di stato.

⬤ Aggiustamento stagionale.

⬤ Analisi spettrale.

Concentrandosi sull'applicazione, questa guida insegna un'ampia gamma di tecniche di previsione attraverso esempi. Gli esempi forniscono le basi statistiche necessarie per mettere in pratica i metodi. In questa edizione vengono trattate le seguenti applicazioni SAS aggiornate:

⬤ La procedura ARIMA.

⬤ La procedura AUTOREG.

⬤ La procedura VARMAX.

⬤ La procedura ESM.

⬤ Le procedure UCM e SSM.

⬤ La procedura X13.

⬤ La procedura SPECTRA.

⬤ SAS Forecast Studio.

Ogni applicazione SAS è presentata con una spiegazione dei suoi punti di forza, delle sue debolezze e dei suoi usi migliori. Anche gli utenti di sistemi di previsione automatizzati trarranno beneficio da questa conoscenza di ciò che viene fatto e perché. Inoltre, gli esempi allegati possono essere utilizzati come modelli da adattare facilmente alle proprie esigenze specifiche di previsione.

Questo libro fa parte del programma SAS Press.