Serie temporali: Un primo corso con Bootstrap Starter

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Titolo originale:

Time Series: A First Course with Bootstrap Starter

Contenuto del libro:

Time Series: A First Course with Bootstrap Starter" fornisce un corso introduttivo sull'analisi delle serie temporali che soddisfa il trittico (i) della completezza matematica, (ii) dell'illustrazione e dell'implementazione computazionale e (iii) della concisione e dell'accessibilità per gli studenti universitari e del master. I risultati teorici di base sono presentati in modo matematicamente convincente e i metodi di analisi dei dati sono sviluppati attraverso esempi ed esercizi analizzati in R.

Uno studente con un corso di base di statistica matematica imparerà sia come analizzare le serie temporali sia come interpretare i risultati. Il libro fornisce le basi dei metodi delle serie temporali, compresi i filtri lineari e un approccio geometrico alla previsione. Viene approfondito l'importante paradigma dei modelli ARMA e i metodi nel dominio della frequenza.

Vengono introdotte l'entropia e altre nozioni di teoria dell'informazione, con applicazioni alla modellazione delle serie temporali. La seconda metà del libro si concentra sull'inferenza statistica, sull'adattamento dei modelli di serie temporali e sugli aspetti computazionali della previsione.

Molte serie temporali di interesse sono non lineari, nel qual caso i metodi di inferenza classici possono fallire, ma i metodi bootstrap possono venire in soccorso. Caratteristiche distintive del libro sono l'enfasi sulle nozioni geometriche e sul dominio delle frequenze, la discussione della massimizzazione dell'entropia e un trattamento approfondito dei recenti metodi informatici per le serie temporali, come il sottocampionamento e il bootstrap. Ci sono più di 600 esercizi, metà dei quali coinvolgono la codifica R e/o l'analisi dei dati.

I supplementi includono un sito web con 12 serie di dati chiave e tutto il codice R per gli esempi del libro, oltre alle soluzioni degli esercizi.