Idősorozat: Egy adatelemzési megközelítés az R segítségével

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 18 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Time Series: A Data Analysis Approach Using R

Könyv tartalma:

A szöveg célja, hogy fejlessze a modern idősorelemzés, mint a függő adatok elemzésének eszköze, gazdagságának és sokoldalúságának ismeretét és megbecsülését. A bemutatás hasznos jellemzője, hogy nem triviális adatsorokat tartalmaz, amelyek a biológiai, fizikai és társadalomtudományok, valamint az orvostudományok problémáira való lehetséges alkalmazások gazdagságát szemléltetik. A szöveg kiegyensúlyozott és átfogó módon tárgyalja mind az idő-, mind a frekvenciatartománybeli módszereket, az adatelemzésre helyezve a hangsúlyt.

Számos adatot felhasználó példa szemlélteti olyan problémák megoldását, mint a természetes és antropogén eredetű éghajlatváltozás feltárása, a fájdalomérzékelési kísérletek értékelése funkcionális mágneses rezonancia képalkotás segítségével, valamint a gazdasági és pénzügyi problémák elemzése. A szöveg használható egy féléves/negyedéves bevezető idősoros kurzushoz, ahol előfeltétel a lineáris regresszió megértése, a számításon alapuló valószínűségi alapismeretek és a középiskolai szintű matematikai ismeretek. A numerikus példák mindegyike az R statisztikai csomagot használja, anélkül, hogy feltételezné, hogy az olvasó korábban már használta volna a szoftvert.

Robert H. Shumway a Kaliforniai Egyetem (Davis) nyugalmazott statisztika professzora. Az Amerikai Statisztikai Egyesület tagja, és elnyerte az Amerikai Statisztikai Egyesület kiemelkedő statisztikai alkalmazásáért járó díját. Számos szöveg szerzője, és olyan szerkesztőbizottságok tagja, mint a Journal of Forecasting és a Journal of the American Statistical Association.

David S. Stoffer a Pittsburghi Egyetem statisztika professzora. Az Amerikai Statisztikai Egyesület tagja, és elnyerte az Amerikai Statisztikai Egyesület kiemelkedő statisztikai alkalmazásért járó díját. Jelenleg tagja a Journal of Forecasting, az Annals of Statistical Mathematics és a Journal of Time Series Analysis szerkesztőbizottságának. A Nemzeti Tudományos Alapítvány Matematikai Tudományok Osztályának programigazgatójaként, valamint az Amerikai Statisztikai Egyesület folyóiratának és a Journal of Business & Economic Statistics folyóiratnak a társszerkesztőjeként dolgozott.