Dagum | Analisi Delle Serie Storiche: Modellistica, Previsione E Scomposizione | Buch | 978-88-470-0146-6 | sack.de

Buch, Italienisch, 302 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 445 g

Reihe: Collana di Statistica e Probabilità Applicata

Dagum

Analisi Delle Serie Storiche: Modellistica, Previsione E Scomposizione


2002. Auflage 2001
ISBN: 978-88-470-0146-6
Verlag: Springer

Buch, Italienisch, 302 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 445 g

Reihe: Collana di Statistica e Probabilità Applicata

ISBN: 978-88-470-0146-6
Verlag: Springer


Il testo tratta l'analisi delle serie storiche univariate, con particolare attenzione agli aspetti di modellistica, previsione e scomposizione. La parte sulla scomposizione e sulla destagionalizzazione costituisce una novità rispetto ai manuali tradizionali sull'analisi delle serie storiche. Infatti, pur essendo cruciale per l'identificazione del trend-ciclo e dei punti di svolta, la scomposizione non viene solitamente affrontata in modo approfondito. Un altro importante contributo è costituito da due casi di studio con delle serie storiche reali dove il lettore può seguire tutte le fasi sia della costruzione di un modello SARIMA mediante il software SPSS sia della scomposizione di una serie storica mediante il software X11ARIMA/2000. Il materiale presentato può trovare larga applicazione anche in discipline quali l'ingegneria, la medicina e, in generale, in tutti i settori in cui sia rilevante lo studio di osservazioni effettuate nel corso del tempo.

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Zielgruppe


Graduate


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Introduzione; 1. Introduzione ai processi stocastici; 2. La funzione di autocovarianza e lo spettro; 3. Procesi stazionari lineari; 4. Processi non stazionari omogenei lineari; 5. Processi non stazionari stagionali; 6. Stima di modelli ARIMA; 7. Previsioni da modelli ARIMA; 8. Procedura per la costruzione di modelli ARIMA; 9. Costruzione di un modello ARIMA mediante il software SPSS; 10. Scomposizione delle serie storiche; 11. Fondamenti statistici del metodo X11ARIMA; 12. Procedura XIIARIMA per la destagionalizzazione: un caso di studio; bibliografia



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