Metodi di previsione statistica (UNITEXT Collana di Statistica e Probabilita Applicata)

Cover......Page 1
Metodi di previsione statistica......Page 2
Title Page......Page 3
ISBN 8847006023......Page 4
Prefazione......Page 5
Table of Contents......Page 7
Parte I
Fenorneni dinarnici e previsione......Page 10
1.1 Introduzione......Page 11
1.2.1 Delimitazione del concetto di previsione statistica......Page 14
1.2.2 Previsione statistica globale......Page 18
1.2.3 Previsione statistica puntuale......Page 20
2.1 Il primo approccio: la rappresentazione grafica......Page 23
2.2 Analisi delle tendenze di fondo......Page 30
2.3 Analisi della stagionalità......Page 34
2.4 Analisi dei residui......Page 36
Parte II
La teoria dei processi aleatori......Page 39
3.1 Che cos'è un processo aleatorio......Page 40
3.2 Richiami sulle distribuzioni di probabilità multivariate......Page 41
3.3 La distribuzione normale multipla......Page 45
3.4 Alcune proprietà dei processi aleatori......Page 51
3.5 Una classificazione dei processi aleatori......Page 54
4.1 Generalità......Page 57
4.2 Classificazione degli stati e delle catene......Page 64
4.3 Distribuzioni di equilibrio......Page 67
4.4 Processi non markoviani......Page 73
5.1 Introduzione......Page 76
5.2 Analisi nel dominio temporale......Page 79
5.3 Analisi nel dominio frequenziale......Page 83
5.4 Le relazioni tra i due domini......Page 92
5.5 I filtri lineari......Page 95
5.6 Operatori lineari......Page 100
5.7 I filtri aIle differenze per la depurazione di una componente ciclica......Page 103
5.8 Relazioni tra processi stazionari......Page 107
5.9 Sistemi lineari bivariati......Page 112
6.1 La decomposizione di Wold......Page 115
6.2 Processi puramente autoregressivi......Page 119
6.3 Processi puramente a somma mobile......Page 132
6.4 Processi misti......Page 134
7.1 Caratteristiche generali......Page 136
7.2 Processi di Poisson......Page 138
7.3 Cenni sull'analisi nel dominio temporale e frequenziale......Page 141
Parte III
La statistica dei fenorneni dinarnici......Page 144
8.1 Differenze rispetto all'inferenza parametrica classica......Page 145
8.2 L'ergodicità......Page 147
9.1 Introduzione......Page 148
9.2 Stima della media......Page 149
9.3 Stima delle autocovarianze e delle autocorrelazioni......Page 153
9.4 Stima delle autocorrelazioni parziali......Page 162
9.5 Stima dello spettro......Page 164
9.6 Inferenza per processi bivariati......Page 180
9.7 Stima dei parametri per processi ARMA......Page 182
10.1 Introduzione......Page 187
10.2 Identificazione del modello......Page 190
10.3 Stima dei parametri e verifica del modello......Page 201
10.4 Modelli per serie non stazionarie in media......Page 207
10.5 Modelli per serie non stazionarie in varianza e ad eteroschedasticità condizionata......Page 214
10.6 Modelli per serie stagionali......Page 218
10.7 ModeIIi Iineari per Ie relazioni tra due processi......Page 227
11.1 Perturbazioni nei dati e nella struttura......Page 232
11.2 Perturbazioni dovute a fattori noti......Page 233
11.3 Dati anomali......Page 236
12.1 Stima delle probabilità per catene di Markov......Page 241
12.2 Inferenza per processi di Poisson......Page 244
Parte IV
Metodi di previsione puntuale......Page 248
13.1 Teoria della previsione......Page 249
13.2 Previsioni con modelli ARIMA......Page 253
13.3 Previsioni con metodi adattivi......Page 262
13.4 Previsioni con modelli strutturali......Page 267
13.5 La previsione nello spazio degli stati e il filtro di Kalman......Page 270
13.6 La combinazione delle previsioni......Page 280
14.1 Previsioni nelle catene di Markov......Page 283
14.2 Previsione per processi di punti......Page 285
Parte V......Page 292
A.1 Richiami di trigonometria e analisi complessa......Page 293
A.2 Sviluppo di Fourier per funzioni periodiche......Page 299
A.3 Analisi di Fourier per funzioni non periodiche, integrale di Fourier......Page 304
B Software per l'analisi delle serie ternporali e la previsione......Page 307
Bibliografia......Page 309
Indice......Page 313