Angewandte Zeitreihenanalyse mit R / / Rainer Schlittgen.
Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenr...
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| Superior document: | Title is part of eBook package: De Gruyter EBOOK PACKAGE COMPLETE 2015 |
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| Place / Publishing House: | München ;, Wien : : De Gruyter Oldenbourg, , [2015] ©2015 |
| Year of Publication: | 2015 |
| Language: | German |
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| Physical Description: | 1 online resource (317 p.) |
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| 505 | 0 | 0 | |t Frontmatter -- |t Vorwort zur dritten Auflage -- |t Inhaltsverzeichnis -- |t 1. Fragestellungen und Datensituation -- |t 2. Grundlagen und einfache Methoden -- |t 3. Lineare Zeitreihenmodelle -- |t 4. Differenzen- und Trendinstationarität -- |t 5. Prognosen mit univariaten Zeitreihenmodellen -- |t 6. Periodizitäten in Zeitreihen -- |t 7. Prozesse mit langem Gedächtnis -- |t 8. Mehrdimensionale Zeitreihen -- |t 9. Regressionsmodelle für Zeitreihen -- |t 10. Zustandsraummodelle und Kalman-Filter -- |t 11. Nichtlineare Modelle -- |t 12. Spezielle Probleme -- |t 13. Einführung in R -- |t Die aufgerufenen R-Funktionen -- |t Die Zeitreihen -- |t Literatur -- |t Abkürzungen und Symbole -- |t Sachindex |
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| 520 | |a Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend anhand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Die umfassende Erfahrung des Autors auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse fließt an vielen Stellen in Form von Anwendungstipps ein. Dieser Text zur Zeitreihenanalyse ist der erste im deutschsprachigen Bereich, der auf der freien statistischen Programmierumgebung R basiert. In einem eigenen Kapitel wird eine kurze Einführung gegeben. Bei den Beispielen wird der zugehörige Code jeweils angegeben und kommentiert. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete. Die Neuauflage wurde akualisiert und unter anderem um ein Kapitel zu der Long-Memory-Prozessen erweitert. | ||
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