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Analysis of Time Series Structure
En los últimos 15 años, el análisis de espectros singulares (ASS) ha demostrado tener mucho éxito. Ya se ha convertido en una herramienta estándar en el análisis de series temporales climáticas y meteorológicas y es bien conocido en la física no lineal y el procesamiento de señales. Sin embargo, a pesar de lo prometedor que resulta para las aplicaciones de series temporales en otras disciplinas, el SSA no es muy conocido entre los estadísticos y econometristas, y aunque el algoritmo básico del SSA parece sencillo, entender lo que hace y dónde están sus escollos no es nada fácil.
Análisis de la estructura de las series temporales: SSA and Related Techniques ofrece una descripción cuidadosa y lúcida de su teoría general y su metodología. En la Parte I se introducen los conceptos básicos y se exponen las principales conclusiones y resultados, para después presentar un tratamiento detallado de la metodología. Tras introducir el algoritmo básico de SSA, los autores exploran la previsión y aplican las ideas de SSA a los algoritmos de detección de puntos de cambio. La Parte II está dedicada a la teoría del SSA. Aquí los autores formulan y demuestran las afirmaciones de la Parte I. Abordan la descomposición de valores singulares (SVD) de matrices reales, series temporales de rango finito y SVD de matrices de trayectoria.
Basado en el trabajo original de los autores y repleto de aplicaciones ilustradas con conjuntos de datos reales, este libro ofrece una oportunidad excepcional para obtener un conocimiento práctico de por qué, cuándo y cómo funciona la SSA. Construye una base sólida para utilizar con éxito la técnica en aplicaciones que van desde las matemáticas y la física no lineal hasta la economía, la biología, la oceanología, las ciencias sociales, la ingeniería, la econometría financiera y la investigación de mercados.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)