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In diesem Buch werden der Trend und die Variabilität von Zeitreihendaten bestimmt, wobei der Schwerpunkt auf der Analyse traditioneller Zeitreihenmodelle und ihrer Volatilität sowie auf einer vergleichenden Studie verschiedener bestehender Einzel- und Kombinationsprognosen mit einem vorgeschlagenen Prognoseverfahren des hybriden stochastischen Modells (HSM) liegt. Dazu wurden hydrologische Zeitreihendaten des indischen Subkontinents herangezogen, um das vorgeschlagene Prognosemodell zu testen, und es wurde auch der Ansatz der Dimensionsreduktion des Modells untersucht, um eine optimale Anzahl…mehr

Produktbeschreibung
In diesem Buch werden der Trend und die Variabilität von Zeitreihendaten bestimmt, wobei der Schwerpunkt auf der Analyse traditioneller Zeitreihenmodelle und ihrer Volatilität sowie auf einer vergleichenden Studie verschiedener bestehender Einzel- und Kombinationsprognosen mit einem vorgeschlagenen Prognoseverfahren des hybriden stochastischen Modells (HSM) liegt. Dazu wurden hydrologische Zeitreihendaten des indischen Subkontinents herangezogen, um das vorgeschlagene Prognosemodell zu testen, und es wurde auch der Ansatz der Dimensionsreduktion des Modells untersucht, um eine optimale Anzahl von Prognosetechniken auszuwählen, die in das Modell aufgenommen werden sollen, um die besten Prognosen zu erzielen.
Autorenporträt
Ha conseguito il dottorato di ricerca in Statistica presso l'Università di Osmania nel 2021. Ha pubblicato articoli di ricerca su riviste Scopus e Web of Science. In precedenza ha lavorato come Asst. Statistical Officer presso il DES, Hyd, TG e Statistical Officer presso la Kaloji Narayana Rao University of Health Sciences, Warangal, e attualmente lavora come Degree Lecturer in Statistics presso la MJPTBCWREI's, TG.