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Binding: Hardcover

Weight: 2 lbs

Product Group: Book

IsTextBook: Yes

ISBN: 9780127678702

Subject Area: Mathematics, Social Science

Publication Name: Introduction to Time Series Analysis and Forecasting : with Applications of Sas® and SPSS®

Publisher: Elsevier Science & Technology

Item Length: 9 in

Subject: Sociology / General, Probability & Statistics / General, General, Probability & Statistics / Time Series

Publication Year: 2000

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 0.5 in

Author: Robert Alan Yaffee, Monnie Mcgee

Item Weight: 30.3 Oz

Item Width: 6 in

Number of Pages: 528 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Identifiers

Publisher

Elsevier Science & Technology

ISBN-10

0127678700

ISBN-13

9780127678702

eBay Product ID (ePID)

965556

Product Key Features

Number of Pages

528 Pages

Publication Name

Introduction to Time Series Analysis and Forecasting : with Applications of Sas® and SPSS®

Language

English

Subject

Sociology / General, Probability & Statistics / General, General, Probability & Statistics / Time Series

Publication Year

2000

Type

Textbook

Subject Area

Mathematics, Social Science

Author

Robert Alan Yaffee, Monnie Mcgee

Format

Hardcover

Dimensions

Item Height

0.5 in

Item Weight

30.3 Oz

Item Length

9 in

Item Width

6 in

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

LCCN

99-062662

TitleLeading

Reviews

"Robert Yaffee has performed an invaluable service to students of time series analysis by preparing an introduction to methods for analyzing time series data that includes examples drawn from the social sciences, and demonstrates how to program the procedures in SPSS and SAS. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting will be a standard reference for years to come." --DAVID F. GREENBERG, New York University, New York, From the prepublication reviews "Robert Yaffee has performed an invaluable service to students of time series analysis by preparing an introduction to methods for analysing time series data that includes examples drawn from the social sciences, and demonstrates how to program the procedures in SPSS and SAS. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting will be a standard reference for years to come." -DAVID F. GREENBERG, New York University, New York

Illustrated

Yes

Table Of Content

Preface. Introduction and Overview. Extrapolative Models and Decomposition Models. Introduction to Box-Jenkins Time Series Analysis. The Basic ARIMA Model. Seasonal ARIMA Models. Estimation and Diagnosis. Metadiagnosis and Forecasting. Intervention Analysis. Transfer Function Models. Autoregressive Error Models. A Review of Model and Forecast Evaluation. M. McGee , Power Analysis and Sample Size Determination for Well-Known Time Series Models. Appendix A. Glossary. Index.

Synopsis

Providing a clear explanation of the fundamental theory of time series analysis and forecasting, this book couples theory with applications of two popular statistical packages--SAS and SPSS. The text examines moving average, exponential smoothing, Census X-11 deseasonalization, ARIMA, intervention, transfer function, and autoregressive error models and has brief discussions of ARCH and GARCH models. The book features treatments of forecast improvement with regression and autoregression combination models and model and forecast evaluation, along with a sample size analysis for common time series models to attain adequate statistical power. The careful linkage of the theoretical constructs with the practical considerations involved in utilizing the statistical packages makes it easy for the user to properly apply these techniques., Providing a clear explanation of the fundamental theory of time series analysis and forecasting, this book couples theory with applications of two popular statistical packages--SAS and SPSS. The text examines moving average, exponential smoothing, Census X-11 deseasonalization, ARIMA, intervention, transfer function, and autoregressive error models and has brief discussions of ARCH and GARCH models. The book features treatments of forecast improvement with regression and autoregression combination models and model and forecast evaluation, along with a sample size analysis for common time series models to attain adequate statistical power. The careful linkage of the theoretical constructs with the practical considerations involved in utilizing the statistical packages makes it easy for the user to properly apply these techniques. Describes principal approaches to time series analysis and forecasting Presents examples from public opinion research, policy analysis, political science, economics, and sociology Math level pitched to general social science usage Glossary makes the material accessible for readers at all levels

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HA30.3.Y34 2000

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