Introduction to Time Series Analysis and Forecasting

تجزیه و تحلیل داده های زمان گرا و پیش بینی از مهم ترین مشکلاتی است که تحلیلگران در سراسر جهان با آن مواجه هستند. بسیاری از زمینه ها، از امور مالی و اقتصاد گرفته تا عملیات تولیدی و علوم طبیعی. در نتیجه، نیاز گسترده ای به گروه های بزرگی از افراد در زمینه های مختلف برای درک مفاهیم اساسی تحلیل و پیش بینی سری های زمانی وجود دارد. مقدمه ای بر تحلیل و پیش بینی سری های زمانی شاخه تحلیل سری های زمانی آمار کاربردی را به عنوان روش زیربنایی برای توسعه پیش بینی های عملی ارائه می دهد و همچنین با تجهیز خوانندگان به ابزارهای مورد نیاز، شکاف بین تئوری و عمل را پر می کند. داده‌های زمان‌گرا را تجزیه و تحلیل کنید و پیش‌بینی‌های مفید، کوتاه‌مدت تا میان‌مدت و مبتنی بر آماری بسازید.

هفت فصل آسان برای دنبال کردن، توضیحات بصری و پوشش عمیق موضوعات کلیدی پیش‌بینی را ارائه می‌دهند، از جمله: /p>

• روش‌های مبتنی بر رگرسیون، روش‌های هموارسازی اکتشافی، و مدل‌های سری زمانی کلی

• ابزارهای آماری پایه مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی< /p>

• معیارهای ارزیابی خطاهای پیش‌بینی و روش‌هایی برای ارزیابی و ردیابی عملکرد پیش‌بینی در طول زمان

• داده‌های رگرسیون مقطعی و سری زمانی برازش مدل حداقل مربعات و حداکثر احتمال، بررسی کفایت مدل، فواصل پیش بینی، و حداقل مربعات وزنی و تعمیم یافته

• تکنیک های هموارسازی نمایی برای سری های زمانی با مولفه های چند جمله ای و داده های فصلی

• p>

• پیش‌بینی و ساخت بازه‌های پیش‌بینی با بحث در مورد مدل‌های تابع انتقال و همچنین مدل‌سازی و تحلیل مداخله

• مسائل سری‌های زمانی چند متغیره، مدل‌های ARCH و GARCH و ترکیبی از پیش‌بینی‌ها

رویکرد مدل ARIMA با بحث در مورد چگونگی شناسایی و برازش این مدل‌ها برای سری‌های زمانی غیرفصلی و فصلی

نقش پیچیده نرم‌افزار کامپیوتری در تجزیه و تحلیل موفق سری‌های زمانی با استفاده از نرم‌افزارهای Minitab، JMP، و SAS تایید می‌شود که نحوه پیاده‌سازی روش‌ها را در عمل نشان می‌دهد. یک سایت FTP گسترده برای خوانندگان برای به دست آوردن مجموعه داده ها، اسلایدهای پاورپوینت Microsoft Office و پاسخ های انتخاب شده برای مشکلات موجود در کتاب در دسترس است. مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل و پیش بینی سری های زمانی که تنها به دانش کاری اولیه از آمار نیاز دارد و با تمرینات در پایان هر فصل و همچنین مثال هایی از طیف وسیعی از زمینه ها تکمیل می شود، متن ایده آلی برای پیش بینی و پیش بینی است. دوره های سری زمانی در سطوح پیشرفته کارشناسی و کارشناسی ارشد. این کتاب همچنین به عنوان یک مرجع ضروری برای پزشکان در تجارت، اقتصاد، مهندسی، آمار، ریاضیات، و علوم اجتماعی، زیست محیطی و زیستی عمل می کند.

Analyzing time-oriented data and forecasting are among the most important problems that analysts face across many fields, ranging from finance and economics to production operations and the natural sciences. As a result, there is a widespread need for large groups of people in a variety of fields to understand the basic concepts of time series analysis and forecasting. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting presents the time series analysis branch of applied statistics as the underlying methodology for developing practical forecasts, and it also bridges the gap between theory and practice by equipping readers with the tools needed to analyze time-oriented data and construct useful, short- to medium-term, statistically based forecasts.

Seven easy-to-follow chapters provide intuitive explanations and in-depth coverage of key forecasting topics, including:

• Regression-based methods, heuristic smoothing methods, and general time series models

• Basic statistical tools used in analyzing time series data

• Metrics for evaluating forecast errors and methods for evaluating and tracking forecasting performance over time

• Cross-section and time series regression data, least squares and maximum likelihood model fitting, model adequacy checking, prediction intervals, and weighted and generalized least squares

• Exponential smoothing techniques for time series with polynomial components and seasonal data

• Forecasting and prediction interval construction with a discussion on transfer function models as well as intervention modeling and analysis

• Multivariate time series problems, ARCH and GARCH models, and combinations of forecasts

The ARIMA model approach with a discussion on how to identify and fit these models for non-seasonal and seasonal time series

The intricate role of computer software in successful time series analysis is acknowledged with the use of Minitab, JMP, and SAS software applications, which illustrate how the methods are imple-mented in practice. An extensive FTP site is available for readers to obtain data sets, Microsoft Office PowerPoint slides, and selected answers to problems in the book. Requiring only a basic working knowledge of statistics and complete with exercises at the end of each chapter as well as examples from a wide array of fields, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting is an ideal text for forecasting and time series courses at the advanced undergraduate and beginning graduate levels. The book also serves as an indispensable reference for practitioners in business, economics, engineering, statistics, mathematics, and the social, environmental, and life sciences.