Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 7 olvasói szavazat alapján történt.
SAS for Forecasting Time Series, Third Edition
Ahhoz, hogy statisztikai módszereket és SAS-alkalmazásokat használhasson az időben vett adatok jövőbeli értékeinek előrejelzésére, csak követnie kell a téma alaposan frissített klasszikusát. A SAS for Forecasting Time Series harmadik kiadásával a középhaladó és haladó SAS-felhasználók - például statisztikusok, közgazdászok és adattudósok - most már a legkifinomultabb előrejelzési módszereket a legmodernebb SAS-alkalmazásokhoz illeszthetik.
Az alapokkal kezdve ez az új kiadás az egyváltozós és a többváltozós adatok modellezésének módszereit mutatja be az időben felvett adatokhoz. A jól ismert ARIMA-modellektől a megfigyeletlen komponensekig az egyszerűtől az összetettig terjedő módszereket tárgyalja és illusztrálja. Az újabb módszerek közül sok az alapvető ARIMA szerkezetek variációja.
A teljesen frissített új kiadás friss, érdekes üzleti helyzeteket és adatkészleteket, valamint új fejezeteket tartalmaz ezekről a korszerű statisztikai módszerekről:
⬤ ARIMA-modellek.
⬤ Vektor autoregresszív modellek.
⬤ Exponenciális simítási modellek.
⬤ Megfigyeletlen komponens és állapottér modellek.
⬤ Szezonális kiigazítás.
⬤ Spektrális elemzés.
Az alkalmazásra összpontosítva ez az útmutató az előrejelzési technikák széles skáláját tanítja meg példákon keresztül. A példák biztosítják a módszerek gyakorlati alkalmazásához szükséges statisztikai alapokat. Ebben a kiadásban a következő naprakész SAS-alkalmazásokkal foglalkozunk:
⬤ Az ARIMA eljárás.
⬤ Az AUTOREG eljárás.
⬤ A VARMAX eljárás.
⬤ Az ESM eljárás.
⬤ A UCM és SSM eljárások.
⬤ Az X13 eljárás.
⬤ A SPECTRA eljárás.
⬤ SAS Forecast Studio.
Minden egyes SAS-alkalmazás bemutatásra kerül erősségeinek, gyengeségeinek és legjobb felhasználási lehetőségeinek magyarázatával. Még az automatizált előrejelző rendszerek felhasználói is profitálhatnak ebből a tudásból, hogy mit és miért csinálnak. Ráadásul a mellékelt példák sablonként szolgálhatnak, amelyeket könnyedén hozzáigazíthat az egyedi előrejelzési igényeihez.
Ez a könyv a SAS Press program része.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)