Characterizing Interdependencies of Multiple Time Series / Najlacnejšie knihy
Characterizing Interdependencies of Multiple Time Series

Kód: 16832111

Characterizing Interdependencies of Multiple Time Series

Autor Yuzo Hosoya, Kosuke Oya, Taro Takimoto, Ryo Kinoshita

This book introduces academic researchers and professionals to the basic concepts and methods for characterizing interdependencies of multiple time series in the frequency domain. Detecting causal directions between a pair of time ... celý popis

46.77

Bežne: 52.01 €

Ušetríte 5.23 €

Dostupnosť:

50 % šancaMáme informáciu, že by titul mohol byť dostupný. Na základe vašej objednávky sa ho pokúsime do 6 týždňov zabezpečiť.
Prehľadáme celý svet

Informovať o naskladnení

Pridať medzi želanie

Mohlo by sa vám tiež páčiť

Darčekový poukaz: Radosť zaručená
  1. Darujte poukaz v ľubovoľnej hodnote, a my sa postaráme o zvyšok.
  2. Poukaz sa vzťahuje na všetky produkty v našej ponuke.
  3. Elektronický poukaz si vytlačíte z e-mailu a môžete ho ihneď darovať.
  4. Platnosť poukazu je 12 mesiacov od dátumu vystavenia.

Objednať darčekový poukazViac informácií

Informovať o naskladnení knihy

Informovať o naskladnení knihy


Súhlas - Odoslaním žiadosti vyjadrujem Súhlas so spracovaním osobných údajov na marketingové účely.

Zašleme vám správu akonáhle knihu naskladníme

Zadajte do formulára e-mailovú adresu a akonáhle knihu naskladníme, zašleme vám o tom správu. Postrážime všetko za vás.

Viac informácií o knihe Characterizing Interdependencies of Multiple Time Series

Nákupom získate 113 bodov

Anotácia knihy

This book introduces academic researchers and professionals to the basic concepts and methods for characterizing interdependencies of multiple time series in the frequency domain. Detecting causal directions between a pair of time series and the extent of their effects, as well as testing the non existence of a feedback relation between them, have constituted major focal points in multiple time series analysis since Granger introduced the celebrated definition of causality in view of prediction improvement. Causality analysis has since been widely applied in many disciplines. Although most analyses are conducted from the perspective of the time domain, a frequency domain method introduced in this book sheds new light on another aspect that disentangles the interdependencies between multiple time series in terms of long-term or short-term effects, quantitatively characterizing them. The frequency domain method includes the Granger noncausality test as a special case. Chapters 2 and 3 of the book introduce an improved version of the basic concepts for measuring the one-way effect, reciprocity, and association of multiple time series, which were originally proposed by Hosoya. Then the statistical inferences of these measures are presented, with a focus on the stationary multivariate autoregressive moving-average processes, which include the estimation and test of causality change. Empirical analyses are provided to illustrate what alternative aspects are detected and how the methods introduced here can be conveniently applied. Most of the materials in Chapters 4 and 5 are based on the authors' latest research work. Subsidiary items are collected in the Appendix.

Parametre knihy

Zaradenie knihy Knihy po anglicky Society & social sciences Sociology & anthropology Sociology

46.77

Obľúbené z iného súdka



Osobný odber Bratislava a 12542 dalších

Copyright ©2008-26 najlacnejsie-knihy.sk Všetky práva vyhradenéSúkromieCookies


Môj účet: Prihlásiť sa
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupný košík ( prázdny )

Vyzdvihnutie v Zásielkovni
zadarmo nad 59,99 €.

Nachádzate sa: