Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Analysis of Time Series Structure
Az elmúlt 15 évben a szinguláris spektrumelemzés (SSA) nagyon sikeresnek bizonyult. Már az éghajlati és meteorológiai idősorok elemzésének standard eszközévé vált, és jól ismert a nemlineáris fizikában és a jelfeldolgozásban. Annak ellenére azonban, hogy ígéretesnek tűnik az idősorok más tudományágakban való alkalmazása szempontjából, az SSA nem széles körben ismert a statisztikusok és közgazdászok körében, és bár az SSA alapalgoritmusa egyszerűnek tűnik, egyáltalán nem egyszerű megérteni, hogy mit csinál és hol vannak a buktatói.
Az idősorok szerkezetének elemzése: SSA és kapcsolódó technikák: SSA és kapcsolódó technikák: SSA és kapcsolódó technikák: SSA és kapcsolódó technikák: SSA és kapcsolódó technikák: Az általános elmélet és módszertan gondos, világos leírása. Az I. rész bemutatja az alapfogalmakat, és ismerteti a főbb megállapításokat és eredményeket, majd részletesen ismerteti a módszertant. Az alapvető SSA-algoritmus bemutatása után a szerzők megvizsgálják az előrejelzést, és az SSA-ötleteket a változási pontok detektálására szolgáló algoritmusokra alkalmazzák. A II. rész az SSA elméletével foglalkozik. Itt a szerzők megfogalmazzák és bizonyítják az I. rész állításait. Foglalkoznak a valós mátrixok szinguláris értékbontásával (SVD), a véges rangú idősorokkal és a pályamátrixok SVD-jével.
A szerzők eredeti munkáján alapuló és valós adatsorokkal illusztrált alkalmazásokkal teli könyv kiváló lehetőséget kínál arra, hogy munkaképes ismereteket szerezzen arról, hogy miért, mikor és hogyan működik az SSA. Erős alapot teremt a technika sikeres alkalmazásához a matematikától és a nemlineáris fizikától kezdve a közgazdaságtanon, a biológián, az oceanológián, a társadalomtudományokon, a mérnöki tudományokon, a pénzügyi ökonometrián és a piackutatáson át a különböző alkalmazásokban.