Metodi di previsione statistica

Häftad, Italienska, 2007

Del i serien UNITEXT

333 kr

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Beskrivning

Il testo presenta gli sviluppi matematici e statistici relativi alo studio dei fenomeni dipendenti dal tempo, con l'obiettivo di mettere in grado il lettore di comprendere ed utilizzare i metodi di previsione statistica per le serie temporali, le catene di Markov, i processi di punti. L'attenzione è posta sia sugli aspetti strutturali probabilistici, illustrandoli nel dominio temporale e in quello frequenziale, sia su quelli statistici relativi all'inferenza .Il libro nasce come testo per corsi di previsione statistica sia di laurea triennale sia di specialistica, con due diversi percorsi, ma risulta utile come testo di riferimento e di guida all'approfondimento anche per corsi avanzati e di dottorato, e per i ricercatori impegnati, in ogni campo, nell'attività di previsione .

Produktinformation

Utgivningsdatum:2007-02-26
Mått:155 x 235 x 19 mm
Vikt:511 g
Format:Häftad
Språk:Italienska
Serie:UNITEXT
Antal sidor:323
Upplaga:2007
Förlag:Springer Verlag
ISBN:9788847006027

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Mer om författaren

Francesco Battaglia è ordinario di Previsioni Statistiche presso la Facoltà di Scienze Statistiche dell'Università La Sapienza di Roma. Ha insegnato nell'Università di Cagliari e nella Scuola Superiore della Pubblica Amministrazione. E' responsabile del gruppo di lavoro sull'analisi delle serie temporali della Società Italiana di Statistica, ed editor di Statistical Methods and Applications.

Innehållsförteckning

Fenomeni dinamici e previsione.- La previsione.- Caratteristiche generali dei fenomeni dinamici.- La teoria dei processi aleatori.- Processi aleatori e loro classificazione.- Catene di Markov.- Processi stazionari.- Processi lineari.- Processi di punti.- La statistica dei fenomeni dinamici.- Inferenza statistica per processi aleatori.- Inferenza per processi stazionari.- I modelli rappresentativi.- Deviazioni dalle ipotesi.- Inferenza per catene di Markov e processi di punti.- Metodi di previsione puntuale.- Previsioni per processi stazionari.- Previsioni per catene di Markov e processi di punti.