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Statistical Learning for Big Dependent Data
Dieses Buch stellt Methoden vor, die für die Analyse und das Verständnis großer, dynamisch abhängiger Datensätze nützlich sind. Das Buch beginnt mit Beispielen für multivariate abhängige Daten und Werkzeugen zur Darstellung der deskriptiven Statistik solcher Daten. Anschließend werden einige nützliche statistische Methoden für die univariate Zeitreihenanalyse vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf statistischen Verfahren für die Modellierung und Vorhersage liegt. Es werden sowohl lineare als auch nichtlineare Modelle diskutiert. Besonderes Augenmerk wird auf die Analyse von hochfrequenten abhängigen Daten gelegt.
Der zweite Teil des Buches befasst sich mit der gemeinsamen Abhängigkeit, sowohl der zeitlichen als auch der dynamischen Abhängigkeit, zwischen mehreren Reihen abhängiger Daten. Besonderes Augenmerk wird auf grafische Methoden für große Daten, den Umgang mit Heterogenität in Zeitreihen (wie Ausreißer, fehlende Werte und Veränderungen in den Kovarianzmatrizen) und auf zeitlich veränderliche Parameter für multivariate Zeitreihen gelegt. Der dritte Teil des Buches ist der Analyse von hochdimensionalen abhängigen Daten gewidmet. Der Schwerpunkt liegt auf Themen, die nützlich sind, wenn die Zahl der Zeitreihen groß ist. Zu den ausgewählten Themen gehören das Clustering von Zeitreihen, die hochdimensionale lineare Regression für abhängige Daten und ihre Anwendungen sowie die Reduzierung der Dimension mit dynamischen Hauptkomponenten und Faktorenmodellen. Im gesamten Buch werden Vor- und Nachteile der besprochenen Methoden genannt und anhand realer Beispiele demonstriert.
Das Buch ist für Studenten, Forscher und Praktiker in Wirtschaft, Technik und Wissenschaft interessant, die sich für statistische Methoden zur Analyse großer abhängiger Daten und für Prognosen interessieren.
| ISBN: | 9781119417385 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 560 |
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