Time Series for Data Science : Analysis and Forecasting /
Contiene: 1) Trabajar con datos recopilados a lo largo del tiempo; 2) Explorando datos de series temporales; 3) Conceptos básicos estadísticos para el análisis de series temporales; 4) El dominio de la frecuencia; 5) Modelos ARMA; 6) ARMA ajuste y pronóstico; 7) ARIMA y modelos de temporada; 8) Regr...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | , |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Boca Ratón, EUA :
CRC Press,
2022, c2022
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| Colección: | (Texts in Statistical Science)
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
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| Resumen: | Contiene: 1) Trabajar con datos recopilados a lo largo del tiempo; 2) Explorando datos de series temporales; 3) Conceptos básicos estadísticos para el análisis de series temporales; 4) El dominio de la frecuencia; 5) Modelos ARMA; 6) ARMA ajuste y pronóstico; 7) ARIMA y modelos de temporada; 8) Regresión de series temporales; 9) Evaluación de modelo; 10) Series temporales multivariadas; 11) Modelos de series temporales basados en redes neuronales profundas. |
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| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (XVII, 506 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | 2024 BO Licenciatura en Ingeniería Financiera 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 9781000555332 |
| Acceso: | Licencias ilimitadas |