L'analisi delle serie temporali comprende metodi per analizzare i dati delle serie temporali al fine di estrarre statistiche significative e altre caratteristiche dei dati. La previsione delle serie temporali è l'uso di un modello per prevedere i valori futuri sulla base di valori precedentemente osservati. Mentre l'analisi di regressione è spesso impiegata in modo tale da testare le teorie secondo cui i valori correnti di una o più serie temporali indipendenti influenzano il valore corrente di un'altra serie temporale, questo tipo di analisi delle serie temporali non è chiamato "analisi delle serie temporali", che si concentra sul confronto dei valori di una singola serie temporale o più serie temporali dipendenti in diversi momenti nel tempo. I dati delle serie temporali hanno un ordinamento temporale naturale. Ciò rende l'analisi delle serie temporali distinta dagli studi trasversali, in cui non esiste un ordinamento naturale delle osservazioni. L'analisi delle serie temporali è anche distinta dall'analisi dei dati spaziali in cui le osservazioni si riferiscono tipicamente a posizioni geografiche. Un modello stocastico per una serie temporale generalmente rifletterà il fatto che le osservazioni vicine tra loro nel tempo saranno più strettamente correlate rispetto alle osservazioni più lontane. Inoltre, i modelli di serie temporali useranno spesso l'ordinamento unidirezionale naturale del tempo in modo che i valori per un dato periodo siano espressi come derivanti in qualche modo da valori passati, piuttosto che da valori futuri. L'analisi e la previsione delle serie temporali per esempio enfatizza le tecniche nell'analisi delle serie temporali utilizzando vari esempi. Il libro concentra metodi e tecniche per l'analisi delle serie temporali in un approccio semplificato basato sull'esempio. Questo libro riguarda i metodi di previsione basati sull'uso dell'analisi delle serie temporali. È inteso principalmente come fonte di riferimento per professionisti e ricercatori nelle previsioni, che potrebbero, ad esempio, essere statistici, econometrici, ricercatori operativi, scienziati di gestione o scienziati delle decisioni. Il libro potrebbe anche essere utilizzato come testo per un corso di previsione di livello universitario.
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