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Cover: 9781108837774 | Time Series for Data Scientists | Juana Sanchez | Buch | Gebunden
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Time Series for Data Scientists
Data Management, Description, Modeling and Forecasting
Buch von Juana Sanchez
Sprache: Englisch

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Beschreibung
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Über den Autor
Juana Sanchez is Senior Lecturer in Statistics at the University of California, Los Angeles. She is Editor of the Datasets and Stories section of the ASA's Journal of Statistics and Data Science Education and is the author of Probability for Data Scientists (2020).
Inhaltsverzeichnis
Part I. Descriptive Features of Time Series Data: 1. Introduction to time series data; 2. Smoothing and decomposing a time series; 3. Summary statistics of stationary time series; Part II. Univariate Models of Temporal Dependence: 4. The algebra of differencing and backshifting; 5. Stationary stochastic processes; 6. ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)$_F$ modeling and forecasting; Part III. Multivariate Modeling and Forecasting: 7. Latent process models for time series; 8. Vector autoregression; 9. Classical regression with ARMA residuals; 10. Machine learning methods for time series; References; Index.
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Kommunikationswissenschaften
Genre: Medienwissenschaften
Rubrik: Wissenschaften
Medium: Buch
Seiten: 550
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108837774
ISBN-10: 1108837778
Sprache: Englisch
Einband: Gebunden
Autor: Sanchez, Juana
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 248 x 176 x 27 mm
Von/Mit: Juana Sanchez
Erscheinungsdatum: 11.05.2023
Gewicht: 1,018 kg
preigu-id: 126198075
Über den Autor
Juana Sanchez is Senior Lecturer in Statistics at the University of California, Los Angeles. She is Editor of the Datasets and Stories section of the ASA's Journal of Statistics and Data Science Education and is the author of Probability for Data Scientists (2020).
Inhaltsverzeichnis
Part I. Descriptive Features of Time Series Data: 1. Introduction to time series data; 2. Smoothing and decomposing a time series; 3. Summary statistics of stationary time series; Part II. Univariate Models of Temporal Dependence: 4. The algebra of differencing and backshifting; 5. Stationary stochastic processes; 6. ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)$_F$ modeling and forecasting; Part III. Multivariate Modeling and Forecasting: 7. Latent process models for time series; 8. Vector autoregression; 9. Classical regression with ARMA residuals; 10. Machine learning methods for time series; References; Index.
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Kommunikationswissenschaften
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ISBN-13: 9781108837774
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Autor: Sanchez, Juana
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