Angewandte Zeitreihenanalyse mit R / / Rainer Schlittgen, Cristina Sattarhoff.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DG OWV ebook Paket Lehrbücher Wirtschaftswiss. 2020
• VerfasserIn: Schlittgen, Rainer,; Sattarhoff, Cristina ,
• Place / Publishing House: München ;, Wien : : De Gruyter Oldenbourg, , [2020]; ©2020
• Year of Publication: 2020
• Edition: 4., erweiterte und aktualisierte Auflage
• Language: German
• Series: Lehr- und Handbücher der Statistik ,
• Physical Description: 1 online resource (XI, 351 p.)
• Other title: Frontmatter --; Vorwort zur vierten Auflage --; Vorwort zur zweiten Auflage --; Inhalt --; 1 Fragestellungen und Datensituation --; 2 Grundlagen und einfache Methoden --; 3 Lineare Zeitreihenmodelle --; 4 Differenzen- und Trendinstationarität --; 5 Prognosen mit univariaten Zeitreihenmodellen --; 6 Periodizitäten in Zeitreihen --; 7 Prozesse mit langem Gedächtnis --; 8 Mehrdimensionale Zeitreihen --; 9 Regressionsmodelle für Zeitreihen --; 10 Zustandsraummodelle und Kalman-Filter --; 11 Nichtlineare Modelle --; 12 Spezielle Probleme --; 13 Einführung in R --; Die aufgerufenen R-Funktionen --; Die Zeitreihen --; Literatur --; Abkürzungen und Symbole --; Sachindex
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783110694390; 9783110704709; 9783110696271; 9783110704518; 9783110704624
• ISSN: 2190-2712
• DOI: 10.1515/9783110694390
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Rainer Schlittgen, Cristina Sattarhoff.

Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse, unter Nutzung der Programmiersprache R, 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 geeignet vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Bei den Beispielen wird der zugehörige R-Code jeweils angegeben und kommentiert. Die selbst geschriebenen Funktionen werden in einem eigenen R-Paket zur Verfügung gestellt. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.Für die Neuauflage wurde der Text aktualisiert und einzelne Kapitel wurden erweitert. This book presents the most important models and techniques for time series analysis. It focuses on the time domain and pays special attention to explorative methods, ARMA models with their extensions, prediction methods, and time series regressions. The text has been brought up to date for the fourth edition, and certain chapters have been expanded.