English
  • استرجاع مجاني وسهل
  • أفضل العروض

Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns paperback english - 12-10-20

الآن:
217.20 د.إ.‏شامل ضريبة القيمة المضافة
باقي 1 وحدات في المخزون
noon-marketplace
احصل عليه خلال 18 يناير
اطلب في غضون 10 ساعة 1 دقيقة
ادفع على 4 دفعات بدون فوائد بقيمة ٥٤٫٣٠ د.إ.اعرف المزيد
قسمها على 4 دفعات ب ٥٤٫٣٠ د.إ. بدون فوائد أو رسوم تأخير.اعرف المزيد
VIP ENBD Credit Card

VIP card

احصل على 5% رصيد مسترجع باستخدام بطاقة بنك المشرق نون الائتمانية. اشترك الآن. قدّم الحين

التوصيل 
بواسطة نوون
التوصيل بواسطة نوون
الدفع 
عند الاستلام
الدفع عند الاستلام
عملية 
تحويل آمنة
عملية تحويل آمنة
1
1 تمت الإضافة لعربة التسوق
أضف للعربة
Noon Locker
توصيل مجاني لنقطة نون ومراكز الاستلام
معرفة المزيد
free_returns
إرجاع سهل لكل المنتجات في هذا العرض.
شريك لنون منذ

شريك لنون منذ

2+ سنين
نظرة عامة
المواصفات
الناشرSAGE Publications, Inc
رقم الكتاب المعياري الدولي 139781544361420
رقم الكتاب المعياري الدولي 101544361424
اللغةالإنجليزية
العنوان الفرعي للكتابQuantitative Applications in the Social Sciences
وصف الكتابUsing Time Series to Analyse Long Range Fractal Patterns presents methods for describing and analysing dependency and irregularity in long time series. Irregularity refers to cycles that are similar in appearance, but unlike seasonal patterns more familiar to social scientists, repeated over a time scale that is not fixed. Until now, the application of these methods has mainly involved analysis of dynamical systems outside of the social sciences, but this volume makes it possible for social scientists to explore and document fractal patterns in dynamical social systems. Author Matthias Koopmans concentrates on two general approaches to irregularity in long time series: autoregressive fractionally integrated moving average models, and power spectral density analysis. He demonstrates the methods through two kinds of examples: simulations that illustrate the patterns that might be encountered and serve as a benchmark for interpreting patterns in real data; and secondly social science examples such a long range data on monthly unemployment figures, daily school attendance rates; daily numbers of births to teens, and weekly survey data on political orientation.
محتويات العلبةBook
رقم الطبعةFirst
تاريخ النشر12-10-20
عدد الصفحات122

Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns paperback english - 12-10-20

تمت الإضافة لعربة التسوقatc
مجموع السلة 217.20 د.إ.‏
Loading