Rainer Schlittgen – författare

Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend anhand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Die umfassende Erfahrung des Autors auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse fließt an vielen Stellen in Form von Anwendungstipps ein. Dieser Text zur Zeitreihenanalyse ist der erste im deutschsprachigen Bereich, der auf der freien statistischen Programmierumgebung R basiert. In einem eigenen Kapitel wird eine kurze Einführung gegeben. Bei den Beispielen wird der zugehörige Code jeweils angegeben und kommentiert. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete. Die Neuauflage wurde akualisiert und unter anderem um ein Kapitel zu der Long-Memory-Prozessen erweitert.

Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend anhand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Die umfassende Erfahrung des Autors auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse fließt an vielen Stellen in Form von Anwendungstipps ein. Dieser Text zur Zeitreihenanalyse ist der erste im deutschsprachigen Bereich, der auf der freien statistischen Programmierumgebung R basiert. In einem eigenen Kapitel wird eine kurze Einführung gegeben. Bei den Beispielen wird der zugehörige Code jeweils angegeben und kommentiert. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete. Die Neuauflage wurde akualisiert und unter anderem um ein Kapitel zu der Long-Memory-Prozessen erweitert.

Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse, unter Nutzung der Programmiersprache R, in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form.Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird geeignet vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Bei den Beispielen wird der zugehörige R-Code jeweils angegeben und kommentiert. Die selbst geschriebenen Funktionen werden in einem eigenen R-Paket zur Verfügung gestellt. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.Für die Neuauflage wurde der Text aktualisiert und einzelne Kapitel wurden erweitert.

Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse, unter Nutzung der Programmiersprache R, in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form.Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird geeignet vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Bei den Beispielen wird der zugehörige R-Code jeweils angegeben und kommentiert. Die selbst geschriebenen Funktionen werden in einem eigenen R-Paket zur Verfügung gestellt. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.Für die Neuauflage wurde der Text aktualisiert und einzelne Kapitel wurden erweitert.

Das Gerüst dieser Einführung in die Statistik bilden die grundlegenden statistischen Verfahren zur Aufbereitung, Darstellung und Analyse von Daten. Die Orientierung lieferte dabei der an deutschen Hochschulen übliche Standard für die zweisemestrige Statistikausbildung für Wirtschaftswissenschaftler. Aufgenommen wurden aber einige der Darstellungsweisen und Methoden der explorativen Datenanalyse. Verschiedene Methoden wurden unter dem Gesichtspunkt der neueren Erkenntnisse über die Anwendungsprobleme anders gewichtet als in den meisten der vorliegenden Einführungen in die Statistik. Zur Neuauflage: Für diese Auflage wurde der Text gründlich überarbeitet, aktualisiert und gänzlich neu gestaltet. So unter anderem: Um den Erfordernissen, die sich durch die Umstrukturierungen der Studiengänge an den deutschen Universitäten ergaben, gerecht zu werden, wurden Aspekte der Wirtschaftsstatistik aufgenommen, speziell zu Konzentrationsmessung, Indexzahlen und Zeitreihenanalyse.

Das Statistiklabor ist eine interaktive Arbeitsumgebung, um statistische Funktionen und Darstellungsmöglichkeiten leicht und intuitiv bearbeiten zu können. Als windows-basierte Oberfläche für die Programmierumgebung R erlaubt es zudem einen wesentlich einfacheren Zugang zu der umfangreichen Funktionalität von R.

Das Labor und seine Funktionalität wird im ersten Teil detailliert beschrieben, der zweite Teil illustriert Standardauswertungen um Aufgaben mit dem Labor durchzuführen. Anwendungen werden mit deren methodischem Hintergrund angegeben.

Wie R kann das Statistiklabor kostenfrei von der offiziellen Supporte-Site unter http://www.statistiklabor.de heruntergeladen werden.