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Applied Time Series Analysis and Forecasting with Python
Changquan Huang, Alla Petukhina (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This textbook presents methods and techniques for time series analysis and forecasting and shows how to use Python to implement them and solve data science problems. It covers not only common statistical approaches and time series models, including ARMA, SARIMA, VAR, GARCH and state space and Markov switching models for (non)stationary, multivariate and financial time series, but also modern… machine learning procedures and challenges for time series forecasting. Providing an organic combination of the principles of time series analysis and Python programming, it enables the reader to study methods and techniques and practice writing and running Python code at the same time. Its data-driven approach to analyzing and modeling time series data helps new learners to visualize and interpret both the raw data and its computed results. Primarily intended for students of statistics, economics and data science with an undergraduate knowledge of probability and statistics, the book will equallyappeal to industry professionals in the fields of artificial intelligence and data science, and anyone interested in using Python to solve time series problems. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
20.10.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783031135835
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Statistics and Computing
Sonderedition
Nein
Autor
Changquan Huang, Alla Petukhina
Seitenanzahl
372
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Time Series Analysis, Python, Forecasting, Big Data Analysis, Data Visualization, Machine Learning for Time Series, Artificial Intelligence, Stationary Time Series, Nonstationary Time Series, Multivariate Time Series, Financial Time Series, State Space Models, Markov Switching Models, ARMA and ARIMA, Data Science
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UFM - Mathematische und statistische Software
KCH - Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik
UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
UYQM - Maschinelles Lernen
K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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