Series temporales: Modelización, cálculo e inferencia, segunda edición

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Título original:

Time Series: Modeling, Computation, and Inference, Second Edition

Contenido del libro:

Centrándose en los enfoques y cálculos bayesianos que utilizan métodos analíticos y basados en la simulación para la inferencia, Time Series: Modeling, Computation, and Inference, Second Edition integra los principales enfoques para el modelado de series temporales con importantes desarrollos recientes en metodología y aplicaciones del análisis de series temporales. Abarca una descripción a nivel de posgrado de la modelización, el análisis y la previsión bayesianos de series temporales, una amplia gama de referencias a los enfoques más avanzados del análisis de series temporales univariantes y multivariantes, y contactos con las fronteras de la investigación en la modelización y la previsión de series temporales multivariantes.

Presenta panorámicas de varias clases de modelos y metodología relacionada para la inferencia, el cálculo estadístico para el ajuste y la evaluación de modelos, y la previsión. Explora las conexiones entre los enfoques de dominio temporal y frecuencial y desarrolla varios modelos y análisis utilizando formulaciones y cálculos bayesianos, incluido el uso de cálculos basados en los métodos Markov chain Monte Carlo (MCMC) y Monte Carlo secuencial (SMC). Ilustra los modelos y métodos con ejemplos y casos prácticos de diversos campos, como el procesamiento de señales, la biomedicina, las ciencias medioambientales y las finanzas.

Junto con los modelos y métodos básicos, el libro representa los enfoques más avanzados para el análisis y la previsión en problemas desafiantes de series temporales. También demuestra el crecimiento del análisis de series temporales en nuevas áreas de aplicación en los últimos años, y contacta con desarrollos de modelado y retos de investigación recientes y relevantes.

Novedades de la segunda edición:

⬤ Ampliación de aspectos de la teoría y metodología de modelos básicos.

⬤ Múltiples ejemplos y ejercicios nuevos.

⬤ Desarrollo detallado de los modelos factoriales dinámicos.

⬤ Discusión actualizada y conexiones con las fronteras de investigación recientes y actuales.