Statistical Methods for Forecasting
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Ltd, 2005
- Brossura
- Nuovo
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This book provides statistical methods and models that can be used to produce short-term forecasts. The authors provide an intermediate-level discussion of a variety of statistical forecasting methods and models, to explain their interconnections, and to bridge the gap between theory and practice. . Series: Wiley Series in Probability and Statistics. Num Pages: 472 pages, black & white illustrations. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 229 x 156 x 28. Weight in Grams: 676. . 2005. 2nd. Paperback. . . . .
Codice articolo V9780471769873
- Titolo
- Statistical Methods for Forecasting
- Autore
- Bovas Abraham
- Editore
- John Wiley and Sons Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2005
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471769878
- ISBN 13
- 9780471769873
- Edizione
- seconda edizione
"This book, it must be said, lives up to the words on its advertising cover: 'Bridging the gap between introductory, descriptive approaches and highly advanced theoretical treatises, it provides a practical, intermediate level discussion of a variety of forecasting tools, and explains how they relate to one another, both in theory and practice.' It does just that!"
-Journal of the Royal Statistical Society
"A well-written work that deals with statistical methods and models that can be used to produce short-term forecasts, this book has wide-ranging applications. It could be used in the context of a study of regression, forecasting, and time series analysis by PhD students; or to support a concentration in quantitative methods for MBA students; or as a work in applied statistics for advanced undergraduates."
-Choice
Statistical Methods for Forecasting is a comprehensive, readable treatment of statistical methods and models used to produce short-term forecasts. The interconnections between the forecasting models and methods are thoroughly explained, and the gap between theory and practice is successfully bridged. Special topics are discussed, such as transfer function modeling; Kalman filtering; state space models; Bayesian forecasting; and methods for forecast evaluation, comparison, and control. The book provides time series, autocorrelation, and partial autocorrelation plots, as well as examples and exercises using real data. Statistical Methods for Forecasting serves as an outstanding textbook for advanced undergraduate and graduate courses in statistics, business, engineering, and the social sciences, as well as a working reference for professionals in business, industry, and government.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
JOHANNES LEDOLTER, PhD, is Associate Professor in both the Department of Statistics and Actuarial Science and the Department of Management Sciences at the University of Iowa. He is a Fellow of the American Statistical Association and a member of the International Statistical Institute. Dr. Ledolter is coauthor of Statistical Quality Control: Strategies and Tools for Continual Improvement and Achieving Quality Through Continual Improvement, both published by Wiley. He received his PhD in statistics from the University of Wisconsin?Madison.
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