The book "Statistical Analysis of Time Series" by a well-known American statistician provides a comprehensive overview of the theory of statistical inference for various probability models, including methods for estimating parameters and testing hypotheses about their structure and properties. The book covers topics such as linear regression, time series analysis, and statistical modeling, and provides a detailed explanation of the mathematical concepts underpinning these techniques. It also includes practical examples and exercises to help readers understand and apply the concepts. The book is divided into four parts: Part I discusses the basic concepts and methods of statistical inference, including probability theory, statistical distributions, and the principles of maximum likelihood estimation. Part II focuses on linear regression and its applications, while Part III explores time series analysis and its applications in finance, economics, and other fields. Finally, Part IV delves into more advanced topics such as nonlinear regression, generalized linear models, and Bayesian inference. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the underlying assumptions and limitations of each method, as well as the need for careful model specification and evaluation.

В книге «Статистический анализ временных рядов» известного американского статистика представлен всесторонний обзор теории статистического вывода для различных вероятностных моделей, включая методы оценки параметров и проверки гипотез об их структуре и свойствах. Книга охватывает такие темы, как линейная регрессия, анализ временных рядов и статистическое моделирование, и содержит подробное объяснение математических концепций, лежащих в основе этих методов. Он также включает практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям понять и применить концепции. Книга разделена на четыре части: в части I обсуждаются основные понятия и методы статистического вывода, включая теорию вероятностей, статистические распределения и принципы оценки максимального правдоподобия. Часть II посвящена линейной регрессии и её приложениям, в то время как часть III исследует анализ временных рядов и его приложения в финансах, экономике и других областях. Наконец, часть IV углубляется в более продвинутые темы, такие как нелинейная регрессия, обобщенные линейные модели и байесовский вывод. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания основных предположений и ограничений каждого метода, а также необходимость тщательной спецификации и оценки модели.

livre « Analyse statistique des séries chronologiques » de la célèbre statistique américaine présente un aperçu complet de la théorie des conclusions statistiques pour divers modèles probabilistes, y compris les méthodes d'estimation des paramètres et de vérification des hypothèses sur leur structure et leurs propriétés. livre couvre des sujets tels que la régression linéaire, l'analyse des séries chronologiques et la modélisation statistique et fournit une explication détaillée des concepts mathématiques qui sous-tendent ces méthodes. Il comprend également des exemples pratiques et des exercices pour aider les lecteurs à comprendre et à appliquer les concepts. livre est divisé en quatre parties : la partie I traite des concepts de base et des méthodes d'inférence statistique, y compris la théorie des probabilités, les distributions statistiques et les principes d'évaluation de la plausibilité maximale. La partie II est consacrée à la régression linéaire et à ses applications, tandis que la partie III examine l'analyse des séries chronologiques et ses applications dans les domaines de la finance, de l'économie et d'autres domaines. Enfin, la partie IV explore des sujets plus avancés tels que la régression non linéaire, les modèles linéaires généralisés et la conclusion bayésienne. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance de comprendre les hypothèses de base et les limites de chaque méthode, ainsi que la nécessité de spécifier et d'évaluer soigneusement le modèle.

libro «Statistical Analysis of Time Series» («Análisis estadístico de series temporales») de la famosa estadística estadounidense presenta una revisión completa de la teoría de la inferencia estadística para diversos modelos probabilísticos, incluyendo métodos para evaluar parámetros y validar hipótesis sobre su estructura y propiedades. libro abarca temas como la regresión lineal, el análisis de series temporales y la simulación estadística, y proporciona una explicación detallada de los conceptos matemáticos que subyacen a estos métodos. También incluye ejemplos prácticos y ejercicios para ayudar a los lectores a entender y aplicar conceptos. libro se divide en cuatro partes: en la parte I se discuten los conceptos básicos y los métodos de inferencia estadística, incluyendo la teoría de la probabilidad, las distribuciones estadísticas y los principios de estimación de la máxima plausibilidad. La parte II trata de la regresión lineal y sus aplicaciones, mientras que la parte III explora el análisis de series temporales y sus aplicaciones en finanzas, economía y otros campos. Finalmente, la parte IV profundiza en temas más avanzados como la regresión no lineal, los modelos lineales generalizados y la inferencia bayesiana. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de comprender los supuestos y limitaciones básicas de cada método, así como la necesidad de una minuciosa especificación y evaluación del modelo.

O livro «Análise Estatística das Séries de Tempo», de renomada estatística americana, apresenta uma revisão completa da teoria da conclusão estatística para vários modelos prováveis, incluindo métodos de avaliação de parâmetros e verificação de hipóteses sobre sua estrutura e propriedades. O livro abrange temas como regressão linear, análise de séries de tempo e simulação estatística, e fornece uma explicação detalhada dos conceitos matemáticos subjacentes a estes métodos. Também inclui exemplos práticos e exercícios para ajudar os leitores a entender e aplicar conceitos. O livro é dividido em quatro partes: a parte I discute os principais conceitos e métodos de conclusão estatística, incluindo teoria de probabilidade, distribuição estatística e princípios de avaliação da plausibilidade máxima. A parte II trata da regressão linear e seus aplicativos, enquanto a parte III explora a análise das séries de tempo e suas aplicações em finanças, economia e outras áreas. Finalmente, a parte IV se aprofunda em temas mais avançados, como regressão não linear, modelos de linha genérica e conclusão baiesa. Ao longo do livro, o autor ressalta a importância de compreender os principais pressupostos e limitações de cada método, bem como a necessidade de especificação e avaliação minuciosa do modelo.

L'analisi statistica delle serie temporali di una nota statistica americana fornisce una panoramica completa della teoria dell'output statistico per diversi modelli probabilistici, inclusi i metodi per valutare i parametri e verificare le ipotesi sulla loro struttura e proprietà. Il libro tratta argomenti come la regressione lineare, l'analisi delle serie temporali e la simulazione statistica, e fornisce una spiegazione dettagliata dei concetti matematici alla base di questi metodi. Include anche esempi pratici e esercizi per aiutare i lettori a comprendere e applicare i concetti. Il libro è suddiviso in quattro parti: nella parte I si discutono i concetti e i metodi di base dell'output statistico, inclusa la teoria delle probabilità, la distribuzione statistica e i principi di valutazione della massima plausibilità. La parte II è dedicata alla regressione lineare e alle sue applicazioni, mentre la parte III esamina l'analisi delle serie temporali e le sue applicazioni in finanza, economia e altri settori. Infine, la parte IV si approfondisce su temi più avanzati, come la regressione non lineare, modelli lineari generalizzati e la conclusione bayesiana. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere i principali presupposti e i vincoli di ciascun metodo e la necessità di una specifica e valutazione approfondita del modello.

Das Buch „Statistical Time Series Analysis“ der renommierten amerikanischen Statistik bietet einen umfassenden Überblick über die statistische Inferenztheorie für verschiedene probabilistische Modelle, einschließlich Methoden zur Schätzung von Parametern und zur Überprüfung von Hypothesen über ihre Struktur und Eigenschaften. Das Buch behandelt Themen wie lineare Regression, Zeitreihenanalyse und statistische Modellierung und enthält eine detaillierte Erklärung der mathematischen Konzepte, die diesen Methoden zugrunde liegen. Es enthält auch praktische Beispiele und Übungen, um den sern zu helfen, Konzepte zu verstehen und anzuwenden. Das Buch ist in vier Teile unterteilt: Teil I diskutiert die grundlegenden Konzepte und Methoden der statistischen Inferenz, einschließlich der Wahrscheinlichkeitstheorie, der statistischen Verteilungen und der Prinzipien der Maximum-Likelihood-Schätzung. Teil II befasst sich mit der linearen Regression und ihren Anwendungen, während Teil III die Zeitreihenanalyse und ihre Anwendungen in Finanzen, Wirtschaft und anderen Bereichen untersucht. Schließlich vertieft sich Teil IV in fortgeschrittenere Themen wie nichtlineare Regression, verallgemeinerte lineare Modelle und Bayes'sche Inferenz. Während des gesamten Buches betont der Autor, wie wichtig es ist, die grundlegenden Annahmen und Einschränkungen jeder Methode zu verstehen und die Notwendigkeit einer sorgfältigen Spezifikation und Bewertung des Modells.

Książka „Statistical Analysis of Time Series” słynnej statystyki amerykańskiej zawiera kompleksowy przegląd teorii wnioskowania statystycznego dla różnych modeli prawdopodobieństwa, w tym metod szacowania parametrów i testowania hipotez dotyczących ich struktury i właściwości. Książka obejmuje takie tematy jak regresja liniowa, analiza szeregów czasowych i modelowanie statystyczne oraz zawiera szczegółowe wyjaśnienie pojęć matematycznych leżących u podstaw tych metod. Zawiera również praktyczne przykłady i ćwiczenia pomagające czytelnikom zrozumieć i zastosować koncepcje. Książka podzielona jest na cztery części: Część I omawia podstawowe pojęcia i metody wnioskowania statystycznego, w tym teorię prawdopodobieństwa, rozkład statystyczny i zasady oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa. Część II dotyczy regresji liniowej i jej zastosowań, natomiast część III analizuje analizy szeregów czasowych i ich zastosowania w finansach, ekonomii i innych dziedzinach. Wreszcie, część IV zagłębia się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak nieliniowa regresja, uogólnione modele liniowe i wnioskowanie bayesowskie. W książce autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych założeń i ograniczeń każdej metody oraz potrzebę starannej specyfikacji i oceny modelu.

הספר Statistical Analysis of Time Series של הסטטיסטיקה האמריקאית המפורסמת מספק סקירה מקיפה של התאוריה של הסקה סטטיסטית למודלים הסתברותיים שונים, כולל שיטות להערכת פרמטרים ובדיקת השערות לגבי המבנה והתכונות שלהם. הספר עוסק בנושאים כגון רגרסיה לינארית, ניתוח סדרות זמן ומודלים סטטיסטיים, ומספק הסבר מפורט של המושגים המתמטיים מאחורי שיטות אלה. הוא גם כולל דוגמאות מעשיות ותרגולים שיעזרו לקוראים להבין וליישם תפיסות. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I דן במושגים ובשיטות הבסיסיים של הסקה סטטיסטית, כולל תורת ההסתברות, התפלגויות סטטיסטיות ועקרונות הערכת הסבירות המקסימלית. חלק II עוסק ברגרסיה ליניארית וביישומים שלה, בעוד חלק III בוחן ניתוח סדרות זמן ויישומיו במימון, כלכלה ותחומים אחרים. לבסוף, חלק IV מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כמו רגרסיה לא לינארית, מודלים לינאריים מוכללים, והסקה בייסיאנית. לאורך הספר מדגיש המחבר את החשיבות של הבנת ההנחות והמגבלות הבסיסיות של כל שיטה, ואת הצורך במפרט קפדני והערכה של המודל.''

Ünlü Amerikan istatistiklerinin "Zaman Serilerinin İstatistiksel Analizi" kitabı, parametreleri tahmin etme ve yapıları ve özellikleri hakkında hipotezleri test etme yöntemleri de dahil olmak üzere çeşitli olasılık modelleri için istatistiksel çıkarım teorisine kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, doğrusal regresyon, zaman serileri analizi ve istatistiksel modelleme gibi konuları kapsar ve bu yöntemlerin arkasındaki matematiksel kavramların ayrıntılı bir açıklamasını sağlar. Ayrıca, okuyucuların kavramları anlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar içerir. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, olasılık teorisi, istatistiksel dağılımlar ve maksimum olasılık tahmin ilkeleri dahil olmak üzere istatistiksel çıkarımın temel kavramlarını ve yöntemlerini tartışmaktadır. Bölüm II doğrusal regresyon ve uygulamaları ile ilgilenirken, bölüm III zaman serisi analizini ve finans, ekonomi ve diğer alanlardaki uygulamalarını inceler. Son olarak, Bölüm IV, doğrusal olmayan regresyon, genelleştirilmiş doğrusal modeller ve Bayesci çıkarım gibi daha ileri konulara değinmektedir. Kitap boyunca yazar, her yöntemin temel varsayımlarını ve sınırlamalarını anlamanın önemini ve modelin dikkatli bir şekilde belirtilmesi ve değerlendirilmesi ihtiyacını vurgulamaktadır.

يقدم كتاب «التحليل الإحصائي لسلسلة الزمن» للإحصاءات الأمريكية الشهيرة لمحة عامة شاملة عن نظرية الاستدلال الإحصائي لمختلف نماذج الاحتمالات، بما في ذلك طرق تقدير البارامترات واختبار الفرضيات حول بنيتها وخصائصها. يغطي الكتاب مواضيع مثل الانحدار الخطي وتحليل السلاسل الزمنية والنمذجة الإحصائية، ويقدم شرحًا مفصلاً للمفاهيم الرياضية وراء هذه الأساليب. كما يتضمن أمثلة عملية وتمارين لمساعدة القراء على فهم المفاهيم وتطبيقها. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يناقش الجزء الأول المفاهيم والطرق الأساسية للاستدلال الإحصائي، بما في ذلك نظرية الاحتمالات والتوزيعات الإحصائية ومبادئ تقدير الاحتمال الأقصى. ويتناول الجزء الثاني الانحدار الخطي وتطبيقاته، بينما يتناول الجزء الثالث تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقاتها في مجالات المالية والاقتصاد وغيرها. أخيرًا، يتعمق الجزء الرابع في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الانحدار غير الخطي والنماذج الخطية المعممة والاستدلال البايزي. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية فهم الافتراضات والقيود الأساسية لكل طريقة، والحاجة إلى تحديد النموذج وتقييمه بعناية.

유명한 미국 통계의 "시계열 통계 분석" 책은 매개 변수를 추정하는 방법 및 구조 및 속성에 대한 테스트 가설을 포함하여 다양한 확률 모델에 대한 통계 추론 이론에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 이 책은 선형 회귀, 시계열 분석 및 통계 모델링과 같은 주제를 다루며 이러한 방법의 수학적 개념에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 또한 독자가 개념을 이해하고 적용 할 수 있도록 실용적인 예와 연습이 포함되어 있습니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I은 확률 이론, 통계 분포 및 최대 우도 추정 원리를 포함하여 통계 추론의 기본 개념과 방법에 대해 설명합니다. 파트 II는 선형 회귀 및 응용 프로그램을 다루는 반면, 파트 III은 시계열 분석 및 금융, 경제 및 기타 분야의 응용 프로그램을 검토합니다. 마지막으로, 파트 IV는 비선형 회귀, 일반화 된 선형 모델 및 베이지안 추론과 같은 고급 주제를 탐구합니다. 이 책 전체에서 저자는 각 방법의 기본 가정과 한계를 이해하는 것의 중요성과 모델의 신중한 사양 및 평가의 필요성을 강조합니다.

有名なアメリカの統計の本「時系列の統計分析」は、様々な確率モデルの統計的推論の理論の包括的な概要を提供しています、パラメータを推定し、その構造と特性に関する仮説をテストするための方法を含みます。この本では、線形回帰、時系列解析、統計モデリングなどのトピックを取り上げ、これらの方法の背後にある数学的概念の詳細な説明を提供している。それはまた、読者が概念を理解し、適用するのを助けるための実用的な例と演習を含みます。本は4つの部分に分かれています。Part Iでは、確率論、統計分布、最大確率推定原理など、統計的推論の基本的な概念と方法について説明します。パートIIは線形回帰とその応用を扱っており、パートIIIは時系列分析と金融、経済などの分野での応用を検討している。最後に、Part IVは、非線形回帰、一般化された線形モデル、ベイズ推論などのより高度なトピックを掘り下げます。著者は、本書全体を通じて、それぞれの方法の基本的な前提と限界を理解することの重要性と、モデルの慎重な仕様と評価の必要性を強調している。

美國著名統計學家的《時間序列的統計分析》一書全面概述了各種概率模型的統計推理理論，包括參數估計和驗證其結構和屬性的假設的方法。該書涵蓋了線性回歸，時間序列分析和統計建模等主題，並詳細解釋了這些方法背後的數學概念。它還包括實例和練習，以幫助讀者理解和應用概念。該書分為四個部分：第一部分討論了統計推理的基本概念和方法，包括概率論，統計分布和最大似然估計原理。第二部分涉及線性回歸及其應用，而第三部分則研究時間序列分析及其在金融，經濟學和其他領域的應用。最後，第四部分深入研究了更高級的主題，例如非線性回歸，廣義線性模型和貝葉斯推論。在整個書中，作者強調了理解每種方法的基本假設和局限性的重要性，以及仔細規範和評估模型的必要性。