Descripción
Series temporales: Un primer curso con bootstrap inicial ofrece un curso introductorio sobre análisis de series temporales que satisface el tríptico de (i) exhaustividad matemática, (ii) ilustración e implementación computacional, y (iii) concisión y accesibilidad para estudiantes universitarios de nivel superior y de maestría. Se presentan resultados teóricos básicos de una manera matemáticamente convincente, y los métodos de análisis de datos se desarrollan a través de ejemplos y ejercicios analizados en R. Un estudiante con un curso básico de estadística matemática aprenderá tanto a analizar series temporales como a interpretar los resultados.
El libro proporciona los fundamentos de los métodos de series temporales, incluyendo filtros lineales y un enfoque geométrico para la predicción. Se estudia en profundidad el importante paradigma de los modelos ARMA, así como los métodos de dominio de frecuencia. Se introducen la entropía y otras nociones de la teoría de la información, con aplicaciones al modelado de series temporales. La segunda mitad del libro se centra en la inferencia estadística, el ajuste de modelos de series temporales, así como en las facetas computacionales de la previsión. Muchas series temporales de interés son no lineales, en cuyo caso los métodos clásicos de inferencia pueden fallar, pero los métodos bootstrap pueden ser de gran ayuda. Las características distintivas del libro son el énfasis en las nociones geométricas y el dominio de la frecuencia, la discusión de la maximización de la entropía y un tratamiento exhaustivo de los métodos computacionales intensivos recientes para series temporales, como el submuestreo y el bootstrap. Hay más de 600 ejercicios, la mitad de los cuales implican codificación en R y/o análisis de datos. Los suplementos incluyen un sitio web con 12 conjuntos de datos clave y todo el código R para los ejemplos del libro, así como las soluciones a los ejercicios.
Autor: Dimitris N. Politis, Tucker S. McElroy
Editorial: CRC Press
Publicado: 30/06/2021
Páginas: 586
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.80lbs
Tamaño: 9.20h x 6.10w x 1.30d
ISBN13: 9781032083308
ISBN10: 1032083301
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General
Sobre el autor
Tucker S. McElroy es Estadístico Matemático Superior en Series Temporales en la Oficina del Censo de EE. UU., donde ha contribuido al desarrollo de la investigación y el software de series temporales durante los últimos 15 años. Ha publicado más de 80 artículos y ha recibido el premio Arthur S. Flemming (2011).
Dimitris N. Politis es Profesor Distinguido de Matemáticas en la Universidad de California en San Diego, donde también se desempeña como Director Asociado del Instituto Halıcıoğlu de Ciencia de Datos. Es coautor de dos monografías de investigación y más de 100 artículos en revistas. Ha recibido el Premio de Teoría Econométrica Tjalling C. Koopmans (2009-2011) y es Coeditor del Journal of Time Series Analysis.
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