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Analisis de Series Temporales 11

Analisis de Series Temporales 11

Rodriguez Morilla, Carmen

Este libro tiene como propósito iniciar al lector en los métodos que se utilizan para el estudio de una variable en el tiempo, considerándolos como instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas o con un menor riesgo. El seguimiento de los temas permite que el lector, con pocos conocimientos matemáticos o estadísticos, ad...

Editorial:
La Muralla
Año de edición:
2001
Materia:
Matemáticas
ISBN:
978-84-7133-703-0
Encuadernación:
Libro Otros
8,32 €
IVA incluído
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Sinopsis

Este libro tiene como propósito iniciar al lector en los métodos que se utilizan para el estudio de una variable en el tiempo, considerándolos como instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas o con un menor riesgo. El seguimiento de los temas permite que el lector, con pocos conocimientos matemáticos o estadísticos, adquiera las herramientas necesarias para adentrarse en los entresijos de los análisis de series temporales, a través de explicaciones de marcado carácter intuitivo, logrando, de esta forma, disponer de una base o marco de referencia, que le faculten en la profundización de tratamientos más elaborados. Por ello, se han reducido las formalizaciones matemáticas y estadísticas a las estrictamente necesarias. El interés recaerá, sobre todo, en la comprensión de las diferentes técnicas, en las situaciones o ámbitos de aplicación y en la interpretación de los resultados. El contenido de la obra se ha estructurado comenzando con un capítulo de carácter introductorio, le sigue un capítulo dedicado al análisis de las diferentes componentes en que se presume dividida una serie: tendencia, estacionalidad y ciclo. El capítulo tres trata de los modelos de alisado y en el cuarto se aborda el tema de la predicción desde una perspectiva más general, proporcionándose también una serie de procedimientos que nos ayudan a validar los modelos referidos a las series temporales. Finalmente, se concluye con una aplicación práctica.

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