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R. A., Fienberg, Stephen E., Brockwell, Peter J. Davis:

Time Series : Theory and Methods by R. A., Fienberg, Stephen E., Brockwell, Peter J. Davis - gebrauchtes Buch

ISBN: 9780387974293

Time Series: Theory and Methods is a systematic account of linear time series models and their application to the modelling and prediction of data collected sequentially in time. The aim … Mehr…

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1991, ISBN: 9780387974293

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 2nd ed. 1991. Corr. 6th printing, 596 Seiten, Publiziert: 1991-02-22T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: 45555, 1.06 kg, Verkaufsrang: 22… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Time Series: Theory and Methods (Springer Series in Statistics)
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

0387974296


Time Series: Theory and Methods is a systematic account of linear time series models and their application to the modelling and prediction of data collected sequentially in time. The aim is to provide specific techniques for handling data and at the same time to provide a thorough understanding of the mathematical basis for techniques. Both time and frequency domain methods are discussed, but the book is written in such a way that either approach could be emphasized. The book intended to be a text for graduate students in statistics, mathematics, engineering, and the natural or social sciences. It contains substantial chapters on multivariate series and state-space models (including applications of the Kalman recursions to missing-value problems) and shorter accounts of special topics including long-range dependence, infinite variance processes and non-linear models. Most of the programs used in the book are available on diskettes for the IBM-PC. These diskettes, with the accompanying manual, ITSM: The Interactive Time Series Modelling Package for the PC, also by Brockwell and Davis, can be purchased from Springer-Verlag. TOC:Stationary Time Series.- Hilbert Spaces.- Stationary ARMA Processes.- The Spectral Representation of a Stationary Process.- Prediction of Stationary Processes.- Asymptotic Theory.- Estimation of the Mean and the Autocovariance Function.- Estimation for ARMA Models.- Model Building and Forecasting with ARIMA Processes.- Inference for the Spectrum of a Stationary Process.- Multivariate Time Series.- State-Space Models and the Kalman Recursions.- Further Topics.- Appendix: Data Sets.- Bibliography.- Index.

Detailangaben zum Buch - Time Series: Theory and Methods (Springer Series in Statistics)


EAN (ISBN-13): 9780387974293
ISBN (ISBN-10): 0387974296
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 1987
Herausgeber: Springer

Buch in der Datenbank seit 2007-03-25T19:19:29+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-04-09T17:19:41+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 0387974296

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-387-97429-6, 978-0-387-97429-3
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: davies peter, davies richard, brockwell, peter davis, davis stephen, peter brock
Titel des Buches: time series theory and methods springer series statistics, time method, changes over time

Daten vom Verlag:

Autor/in: Peter J. Brockwell; Richard A. Davis
Titel: Springer Series in Statistics; Time Series: Theory and Methods
Verlag: Springer; Springer US
580 Seiten
Erscheinungsjahr: 1991-02-22
New York; NY; US
Sprache: Englisch
139,09 € (DE)
142,99 € (AT)
153,50 CHF (CH)
Available
XVI, 580 p.

BB; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Variance; mathematics; modeling; statistics; time series; Statistical Theory and Methods; Econometrics; Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance; Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik; Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management; BC

1 Stationary Time Series.- 2 Hilbert Spaces.- 3 Stationary ARMA Processes.- 4 The Spectral Representation of a Stationary Process.- 5 Prediction of Stationary Processes.- 6* Asymptotic Theory.- 7 Estimation of the Mean and the Autocovariance Function.- 8 Estimation for ARMA Models.- 9 Model Building and Forecasting with ARIMA Processes.- 10 Inference for the Spectrum of a Stationary Process.- 11 Multivariate Time Series.- 12 State-Space Models and the Kalman Recursions.- 13 Further Topics.- Appendix: Data Sets.
Includes supplementary material: sn.pub/extras

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