Idősorelemzés és előrejelzés Python és R használatával

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 4 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Time Series Analysis and Forecasting using Python & R

Könyv tartalma:

Ez a könyv színes tankönyv a statisztika és a matematikai vagy statisztikai modellezés alapvető ismereteit feltételezi. Bár egy kis programozási tapasztalat jó lenne, de nem kötelező.

Az idősorelemzés motiválására aktuális valós adatokat használunk, mint például a COVID-19, az idősorelemzésnek három szál problémája van, amelyek szinte minden fejezetben megjelennek: „Van tej? ”, „Van munkád? „ és „Hol a marhahús? „ 1. fejezet: Adatok betöltése az R-Studio és a Jupyter Notebook környezetekben. 2.

fejezet: Az idősor komponensei és a dekompozíció 3.

fejezet: Mozgó átlagok (MA) és COVID-19 4. fejezet: Egyszerű exponenciális simítás (SES), Holt és Holt-Winter kettős és hármas exponenciális simítása 5.

fejezet: Python programozás Jupyter Notebookban a 2., 3. és 4. fejezetben tárgyalt fogalmakhoz 6.

fejezet: Stacionaritás és differenciálás, beleértve az egységgyök teszteket. 7. fejezet: ARIMA és SARMIA (szezonális) modellezés és előrejelzésfejlesztés 8.

fejezet: ARIMA modellezés Python használatával 9. fejezet: Strukturális modellek és elemzés megfigyeletlen komponens modellek (UCM) használatával 10.

fejezet: Haladó idősorelemzés, beleértve az idősoros beavatkozásokat, exogén regresszorokat és vektoros autoregresszív (VAR) folyamatokat.