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Inhaltsangabe
Die Zeitreihenanalyse betrifft die mathematische Modellierung zeitvariierender Phänomene, z. B. Ozeanwellen, Wasserstände in Seen und Flüssen, Nachfrage nach elektrischer Leistung, Radarsignale, Muskelreaktionen, EKG-Signale oder Optionspreise an der Börse. Dieses Buch bietet eine umfassende Präsentation stochastischer Modelle und Methoden in der Zeitreihenanalyse. Das Buch behandelt stochastische Vektoren und sowohl univariate als auch multivariate stochastische Prozesse sowie wie diese verwendet werden können, um geeignete Modelle für verschiedene Beobachtungsformen zu identifizieren. Darüber hinaus werden verschiedene Ansätze wie kleinste Quadrate, die Vorhersagefehlermethode und die maximale Wahrscheinlichkeit detailliert behandelt, zusammen mit Ergebnissen auf der Cramér-Rao-Untergrenze und diktieren die theoretisch mögliche Schätzgenauigkeit. Die Restanalyse und Vorhersage stochastischer Modelle werden ebenfalls behandelt, sowie wie man zeitvariierende Modelle bilden kann, einschließlich der rekursiven kleinsten Quadrate und des Kalman-Filters. Das Buch erläutert, wie man die verschiedenen Methoden mit Matlab umsetzt, und mehrere Matlab-Funktionen und Datensätze werden mit dem Buch geliefert. Das Buch bietet eine Einführung in die Zeitreihenmodellierung verschiedener Formen von Messungen und konzentriert sich darauf, wie solche Modelle identifiziert und detailliert werden können. Es hat einen praktischen Ansatz und enthält mehrere Beispiele, die die Theorie veranschaulichen. Das Buch richtet sich an fortgeschrittene Studenten und Junior-Absolventen in Statistik, Mathematik oder Ingenieurwesen. Hilfreiche Voraussetzungen sind Kurse in multivariater Analyse, linearen Systemen, Grundwahrscheinlichkeit und stochastischen Prozessen.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
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An Introduction to Time Series Modeling
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