Análisis de series de tiempo interrumpidas

Interrupted Time Series Analysis desarrolla un conjunto completo de modelos y métodos para extraer inferencias causales de series temporales. Proporciona análisis de ejemplo de series temporales sociales, conductuales y biomédicas para ilustrar una estrategia general para construir modelos de impacto de Media Móvil Integrada AutoRegresiva (ARIMA). Además, el libro complementa la estrategia clásica de construcción de modelos de Box-Jenkins-Tiao con pruebas auxiliares recientes para la transformación, diferenciación y selección de modelos. El texto no solo analiza nuevos desarrollos, incluidas las perspectivas de adopción generalizada de las pruebas de hipótesis bayesianas y los diseños de grupos de control sintéticos, sino que también hace un uso óptimo de las ilustraciones gráficas en sus ejemplos. Con cuarenta análisis de ejemplo completos que demuestran las implicaciones de las propiedades del modelo, Interrupted Time Series Analysis será un texto interdisciplinario clave en aulas, talleres y cursos cortos para investigadores familiarizados con datos de series temporales o
análisis de regresión transversal, pero con antecedentes limitados en la estructura de los procesos y experimentos de series temporales.


Autor: David McDowall, Richard McCleary, Bradley J. Bartos
Editorial: Oxford University Press, USA
Publicado: 14/10/2019
Páginas: 200
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.65lbs
Tamaño: 9.10h x 6.10w x 0.60d
ISBN13: 9780190943950
ISBN10: 0190943955
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General
- Ciencias Sociales | Investigación
- Medicina | Instrumentos y Suministros

Sobre el autor

David McDowall es Profesor Distinguido de Enseñanza en la Universidad de Albany, Universidad Estatal de Nueva York. Forma parte de la facultad de la Escuela de Justicia Penal de Albany, donde también codirige el Grupo de Investigación sobre Violencia. Sus intereses de investigación se centran en la distribución social de la violencia criminal, incluidas las tendencias y otras características temporales de las tasas de criminalidad.

Richard McCleary es profesor en la Universidad de California, Irvine. Además de sus nombramientos en las facultades de Criminología, Derecho y Sociedad, Ciencias de la Salud Ambiental y Planificación, Política y Diseño, dirige el Laboratorio de Modelado de Simulación de Irvine. Sus intereses de investigación incluyen modelos de pronóstico de población, modelos de series de tiempo y modelos de supervivencia.

Bradley J. Bartos es candidato a doctorado en el Departamento de Criminología, Derecho y Sociedad de la Universidad de California, Irvine. A través de su trabajo con el Laboratorio de Modelado de Simulación de Irvine, ha desarrollado modelos de proyección de población de eventos discretos para varios sistemas de justicia penal y correccionales en California. Sus intereses de investigación incluyen el encarcelamiento masivo, la evaluación de políticas, los modelos de series de tiempo y los diseños de grupos de control sintéticos.