Analiza seriilor de timp și previziuni utilizând Python și R

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

Time Series Analysis and Forecasting using Python & R

Conținutul cărții:

Această carte full-color presupune o înțelegere de bază a statisticii și a modelării matematice sau statistice.

Deși un pic de experiență de programare ar fi frumos, dar nu este necesar. Folosim date actuale din lumea reală, cum ar fi COVID-19, pentru a motiva analiza seriilor de timp au trei probleme de fir care apar în aproape fiecare capitol: „Ai lapte? ”, „Ai un loc de muncă? „ și „Where's the Beef? „ Capitolul 1: Încărcarea datelor în mediile R-Studio și Jupyter Notebook.

Capitolul 2: Componentele unei serii cronologice și descompunerea Capitolul 3: Mediile mobile (MA) și COVID-19 Capitolul 4: Netezirea exponențială simplă (SES), netezirea exponențială dublă și triplă a lui Holt și Holt-Winter Capitolul 5: Programarea Python în Jupyter Notebook pentru conceptele acoperite în capitolele 2, 3 și 4 Capitolul 6: Staționaritatea și diferențierea, inclusiv testele rădăcinii unitare. Capitolul 7: Modelarea ARIMA și SARMIA (sezonieră) și elaborarea previziunilor Capitolul 8: Modelarea ARIMA utilizând Python Capitolul 9: Modele structurale și analiză utilizând modele de componente neobservate (UCM) Capitolul 10: Analiza avansată a seriilor cronologice, inclusiv intervenții în serii cronologice, regresori exogeni și procese vectoriale autoregresive (VAR).