Introduction to Statistical Time Series (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, New York, 1996
- Rilegato
- Nuovo

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Hardcover. The subject of time series is of considerable interest, especiallyamong researchers in econometrics, engineering, and the naturalsciences. As part of the prestigious Wiley Series in Probabilityand Statistics, this book provides a lucid introduction to thefield and, in this new Second Edition, covers the importantadvances of recent years, including nonstationary models, nonlinearestimation, multivariate models, state space representations, andempirical model identification. New sections have also been addedon the Wold decomposition, partial autocorrelation, long memoryprocesses, and the Kalman filter. Major topics include: * Moving average and autoregressive processes * Introduction to Fourier analysis * Spectral theory and filtering * Large sample theory * Estimation of the mean and autocorrelations * Estimation of the spectrum * Parameter estimation * Regression, trend, and seasonality * Unit root and explosive time series To accommodate a wide variety of readers, review material,especially on elementary results in Fourier analysis, large samplestatistics, and difference equations, has been included. This second edition covers new developments in the analysis of statistical time series since the 1st edition was published in 1976. There is a considerable expansion of material, including added discussion of central limit theorems, estimation and generalized least squares. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9780471552390
- Titolo
- Introduction to Statistical Time Series (Hardcover)
- Autore
- Wayne A. Fuller
- Editore
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Anno di pubblicazione
- 1996
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471552399
- ISBN 13
- 9780471552390
- Edizione
- seconda edizione
Major topics include:
* Moving average and autoregressive processes
* Introduction to Fourier analysis
* Spectral theory and filtering
* Large sample theory
* Estimation of the mean and autocorrelations
* Estimation of the spectrum
* Parameter estimation
* Regression, trend, and seasonality
* Unit root and explosive time series
To accommodate a wide variety of readers, review material,especially on elementary results in Fourier analysis, large samplestatistics, and difference equations, has been included.
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