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Nonlinear Time Series Analysis with R
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Plant Senescence: Its Biochemistry and Physiology (Proceedings of the Tenth Annual Symposium in Plant Physiology)
Sprache: Englisch
Verlag: American Society of Plant Physiologists, Rockville, 1987
ISBN 10: 0943088100 ISBN 13: 9780943088105
Anbieter: Bibliophiles Inc., Ottawa, ON, Kanada
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Nonlinear Time Series Analysis with R
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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![Beispielbild für Nonlinear Time Series Analysis R [] Huffaker, Ray Bittelli, Marco and Rosa, Rodolfo zum Verkauf von College Campus](https://pictures.abebooks.com/isbn/9780198782933-de-300.jpg)
Nonlinear Time Series Analysis R [] Huffaker, Ray Bittelli, Marco and Rosa, Rodolfo
Anbieter: College Campus, North Fort Myers, FL, USA
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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Nonlinear Time Series Analysis with R
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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Nonlinear Time Series Analysis with R
Sprache: Englisch
Verlag: Oxford University Press, GB, 2017
ISBN 10: 0198782934 ISBN 13: 9780198782933
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. Nonlinear Time Series Analysis with R provides a practical guide to emerging empirical techniques allowing practitioners to diagnose whether highly fluctuating and random appearing data are most likely driven by random or deterministic dynamic forces. It joins the chorus of voices recommending 'getting to know your data' as an essential preliminary evidentiary step in modelling. Time series are often highly fluctuating with a random appearance. Observed volatility is commonly attributed to exogenous random shocks to stable real-world systems. However, breakthroughs in nonlinear dynamics raise another possibility: highly complex dynamics can emerge endogenously from astoundingly parsimonious deterministic nonlinear models. Nonlinear Time Series Analysis (NLTS) is a collection of empirical tools designed to aid practitioners detect whether stochastic or deterministic dynamics most likely drive observed complexity. Practitioners become 'data detectives' accumulating hard empirical evidence supporting their modelling approach.This book is targeted to professionals and graduate students in engineering and the biophysical and social sciences. Its major objectives are to help non-mathematicians - with limited knowledge of nonlinear dynamics - to become operational in NLTS; and in this way to pave the way for NLTS to be adopted in the conventional empirical toolbox and core coursework of the targeted disciplines. Consistent with modern trends in university instruction, the book makes readers active learners with hands-on computer experiments in R code directing them through NLTS methods and helping them understand the underlying logic (please see www.marco.bittelli.com). The computer code is explained in detail so that readers can adjust it for use in their own work. The book also provides readers with an explicit framework - condensed from sound empirical practices recommended in the literature - that details a step-by-step procedure for applying NLTS in real-world data diagnostics.
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Nonlinear Time Series Analysis With R
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Nonlinear Time Series Analysis with R
Sprache: Englisch
Verlag: Oxford University Press, GB, 2017
ISBN 10: 0198782934 ISBN 13: 9780198782933
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. Nonlinear Time Series Analysis with R provides a practical guide to emerging empirical techniques allowing practitioners to diagnose whether highly fluctuating and random appearing data are most likely driven by random or deterministic dynamic forces. It joins the chorus of voices recommending 'getting to know your data' as an essential preliminary evidentiary step in modelling. Time series are often highly fluctuating with a random appearance. Observed volatility is commonly attributed to exogenous random shocks to stable real-world systems. However, breakthroughs in nonlinear dynamics raise another possibility: highly complex dynamics can emerge endogenously from astoundingly parsimonious deterministic nonlinear models. Nonlinear Time Series Analysis (NLTS) is a collection of empirical tools designed to aid practitioners detect whether stochastic or deterministic dynamics most likely drive observed complexity. Practitioners become 'data detectives' accumulating hard empirical evidence supporting their modelling approach.This book is targeted to professionals and graduate students in engineering and the biophysical and social sciences. Its major objectives are to help non-mathematicians - with limited knowledge of nonlinear dynamics - to become operational in NLTS; and in this way to pave the way for NLTS to be adopted in the conventional empirical toolbox and core coursework of the targeted disciplines. Consistent with modern trends in university instruction, the book makes readers active learners with hands-on computer experiments in R code directing them through NLTS methods and helping them understand the underlying logic (please see www.marco.bittelli.com). The computer code is explained in detail so that readers can adjust it for use in their own work. The book also provides readers with an explicit framework - condensed from sound empirical practices recommended in the literature - that details a step-by-step procedure for applying NLTS in real-world data diagnostics.
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Nonlinear Time Series Analysis with R (eng)
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Nonlinear Time Series Analysis with R
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