SAS for Forecasting Time Series, Third Edition
Lingua: inglese
Editore: SAS Institute, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - To use statistical methods and SAS applications to forecast the future values of data taken over time, you need only follow this thoroughly updated classic on the subject. With this third edition of SAS for Forecasting Time Series, intermediate-to-advanced SAS users-such as statisticians, economists, and data scientists-can now match the most sophisticated forecasting methods to the most current SAS applications.Starting with fundamentals, this new edition presents methods for modeling both univariate and multivariate data taken over time. From the well-known ARIMA models to unobserved components, methods that span the range from simple to complex are discussed and illustrated. Many of the newer methods are variations on the basic ARIMA structures.Completely updated, this new edition includes fresh, interesting business situations and data sets, and new sections on these up-to-date statistical methods:ARIMA models Vector autoregressive modelsExponential smoothing modelsUnobserved component and state-space modelsSeasonal adjustmentSpectral analysisFocusing on application, this guide teaches a wide range of forecasting techniques by example. The examples provide the statistical underpinnings necessary to put the methods into practice. The following up-to-date SAS applications are covered in this edition:The ARIMA procedureThe AUTOREG procedureThe VARMAX procedureThe ESM procedureThe UCM and SSM proceduresThe X13 procedureThe SPECTRA procedureSAS Forecast StudioEach SAS application is presented with explanation of its strengths, weaknesses, and best uses. Even users of automated forecasting systems will benefit from this knowledge of what is done and why. Moreover, the accompanying examples can serve as templates that you easily adjust to fit your specific forecasting needs. This book is part of the SAS Press program.…
Codice articolo 9781629598444
- Titolo
- SAS for Forecasting Time Series, Third Edition
- Autore
- David A. Dickey
- Editore
- SAS Institute
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1629598445
- ISBN 13
- 9781629598444
- Edizione
- terza edizione
- Peso dell'articolo
- 937 grammi
- Dimensioni
- 280x210x21 mm
With this third edition of SAS for Forecasting Time Series, intermediate-to-advanced SAS users—such as statisticians, economists, and data scientists—can now match the most sophisticated forecasting methods to the most current SAS applications.
Starting with fundamentals, this new edition presents methods for modeling both univariate and multivariate data taken over time. From the well-known ARIMA models to unobserved components, methods that span the range from simple to complex are discussed and illustrated. Many of the newer methods are variations on the basic ARIMA structures.
Completely updated, this new edition includes fresh, interesting business situations and data sets, and new sections on these up-to-date statistical methods:
- ARIMA models
- Vector autoregressive models
- Exponential smoothing models
- Unobserved component and state-space models
- Seasonal adjustment
- Spectral analysis
Focusing on application, this guide teaches a wide range of forecasting techniques by example. The examples provide the statistical underpinnings necessary to put the methods into practice. The following up-to-date SAS applications are covered in this edition:
- The ARIMA procedure
- The AUTOREG procedure
- The VARMAX procedure
- The ESM procedure
- The UCM and SSM procedures
- The X13 procedure
- The SPECTRA procedure
- SAS Forecast Studio
Each SAS application is presented with explanation of its strengths, weaknesses, and best uses. Even users of automated forecasting systems will benefit from this knowledge of what is done and why. Moreover, the accompanying examples can serve as templates that you easily adjust to fit your specific forecasting needs.
This book is part of the SAS Press program.
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