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Time Series: A First Course with Bootstrap Starter
Time Series: A First Course with Bootstrap Starter bietet einen Einführungskurs in die Zeitreihenanalyse, der das Triptychon von (i) mathematischer Vollständigkeit, (ii) rechnerischer Veranschaulichung und Implementierung und (iii) Prägnanz und Zugänglichkeit für Studenten im Grundstudium und Masterstudiengang erfüllt. Grundlegende theoretische Ergebnisse werden auf mathematisch überzeugende Weise dargestellt, und die Methoden der Datenanalyse werden anhand von Beispielen und Übungen, die in R geparst werden, entwickelt.
Ein Student mit einem Grundkurs in mathematischer Statistik lernt sowohl die Analyse von Zeitreihen als auch die Interpretation der Ergebnisse. Das Buch vermittelt die Grundlagen der Zeitreihenmethoden, einschließlich linearer Filter und eines geometrischen Ansatzes zur Vorhersage. Das wichtige Paradigma der ARMA-Modelle wird eingehend untersucht,ebenso wie Methoden im Frequenzbereich.
Entropie und andere informationstheoretische Begriffe werden eingeführt, mit Anwendungen auf die Modellierung von Zeitreihen. Die zweite Hälfte des Buches befasst sich mit statistischen Schlussfolgerungen, der Anpassung von Zeitreihenmodellen und den rechnerischen Aspekten der Vorhersage.
Viele Zeitreihen von Interesse sind nichtlinear, in diesem Fall können klassische Inferenzmethoden versagen, aber Bootstrap-Methoden können die Rettung sein. Besondere Merkmale des Buches sind die Betonung geometrischer Begriffe und des Frequenzbereichs, die Diskussion der Entropiemaximierung und eine gründliche Behandlung neuer computerintensiver Methoden für Zeitreihen wie Subsampling und Bootstrap. Es gibt mehr als 600 Übungen, von denen die Hälfte R-Kodierung und/oder Datenanalyse beinhaltet.
Zu den Ergänzungen gehören eine Website mit 12 Schlüsseldatensätzen und dem gesamten R-Code für die Beispiele des Buches sowie die Lösungen zu den Übungen.