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Ce livre détermine la tendance et la variabilité des données d'une série temporelle, se concentre sur l'analyse des prévisions des modèles traditionnels de séries temporelles et leur volatilité et se concentre également sur une étude comparative des différentes prévisions individuelles et combinées existantes avec une procédure de prévision proposée par le modèle stochastique hybride (HSM). Pour ce faire, nous avons pris en compte des données de séries chronologiques hydrologiques du sous-continent indien pour tester le modèle de prévision proposé, et nous avons également examiné l'approche de…mehr

Produktbeschreibung
Ce livre détermine la tendance et la variabilité des données d'une série temporelle, se concentre sur l'analyse des prévisions des modèles traditionnels de séries temporelles et leur volatilité et se concentre également sur une étude comparative des différentes prévisions individuelles et combinées existantes avec une procédure de prévision proposée par le modèle stochastique hybride (HSM). Pour ce faire, nous avons pris en compte des données de séries chronologiques hydrologiques du sous-continent indien pour tester le modèle de prévision proposé, et nous avons également examiné l'approche de réduction des dimensions du modèle pour choisir un nombre optimal de techniques de prévision à inclure dans le modèle afin d'obtenir les meilleures prévisions.
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.