The book "Прикладной анализ временных рядов" (Applied Time Series Analysis) is a comprehensive guide to the methods of numerical analysis of time series data. The author, a renowned expert in the field, provides a detailed overview of the various procedures for processing time series data, including standard programming examples and practical applications. The book is divided into two main parts: the first part covers the fundamental mathematical and statistical concepts necessary for understanding the material, while the second part delves into the specific techniques for analyzing time series data. In the first chapter, the author introduces the reader to the basic concepts of time series analysis, including the definition of a time series, the difference between stationary and non-stationary time series, and the importance of understanding autocorrelation and partial autocorrelation. The author also discusses the different types of time series models, such as ARIMA, SARIMA, and ETS, and their applications in various fields. The second chapter focuses on the practical aspects of time series analysis, including data preprocessing, filtering, and visualization techniques. The author provides examples of how to clean and prepare time series data for analysis, as well as how to use various software packages such as R and Python to perform the analysis.

книга «Прикладной анализ временных рядов» (Прикладной Анализ Временного ряда) является подробным руководством по методам числового анализа данных о временном ряде. Автор, известный эксперт в этой области, дает подробный обзор различных процедур обработки данных временных рядов, включая стандартные примеры программирования и практические применения. Книга разделена на две основные части: первая часть охватывает фундаментальные математические и статистические концепции, необходимые для понимания материала, а вторая часть углубляется в конкретные техники анализа данных временных рядов. В первой главе автор знакомит читателя с основными понятиями анализа временных рядов, включая определение временного ряда, разницу между стационарными и нестационарными временными рядами и важность понимания автокорреляции и частичной автокорреляции. Автор также обсуждает различные типы моделей временных рядов, таких как ARIMA, SARIMA и ETS, и их применения в различных областях. Вторая глава посвящена практическим аспектам анализа временных рядов, включая методы предварительной обработки данных, фильтрации и визуализации. Автор приводит примеры того, как очистить и подготовить данные временных рядов для анализа, а также как использовать для выполнения анализа различные программные пакеты, такие как R и Python.

livre « L'analyse appliquée des séries temporelles » est un guide détaillé sur les méthodes d'analyse numérique des données sur les séries temporelles. L'auteur, un expert reconnu dans ce domaine, donne un aperçu détaillé des différentes procédures de traitement des données des séries chronologiques, y compris des exemples de programmation standard et des applications pratiques. livre est divisé en deux parties principales : la première partie couvre les concepts mathématiques et statistiques fondamentaux nécessaires à la compréhension du matériel, et la deuxième partie est approfondie dans les techniques spécifiques d'analyse des données des séries chronologiques. Dans le premier chapitre, l'auteur présente au lecteur les notions de base de l'analyse des séries temporelles, y compris la définition de la série temporelle, la différence entre les séries temporelles stationnaires et non stationnaires et l'importance de comprendre l'autocorrélation et l'autocorrélation partielle. L'auteur parle également de différents types de modèles de séries chronologiques, tels que ARIMA, SARIMA et ETS, et de leurs applications dans différents domaines. deuxième chapitre traite des aspects pratiques de l'analyse des séries chronologiques, y compris les techniques de prétraitement, de filtrage et de visualisation. L'auteur donne des exemples de la façon de nettoyer et de préparer les données de séries chronologiques pour l'analyse, ainsi que de la façon d'utiliser différents paquets logiciels comme R et Python pour effectuer l'analyse.

libro «Análisis aplicado de series temporales» es una guía detallada sobre los métodos de análisis numérico de los datos de series temporales. autor, conocido experto en la materia, ofrece una visión detallada de los diferentes procedimientos de procesamiento de datos de series cronológicas, incluyendo ejemplos de programación estándar y aplicaciones prácticas. libro se divide en dos partes principales: la primera parte abarca los conceptos matemáticos y estadísticos fundamentales necesarios para entender el material, y la segunda parte profundiza en técnicas específicas de análisis de datos de series temporales. En el primer capítulo, el autor introduce al lector en los conceptos básicos del análisis de series temporales, incluyendo la definición de la serie temporal, la diferencia entre series temporales estacionarias y no estacionarias y la importancia de entender la autocorrelación y la autocorrelación parcial. autor también discute diferentes tipos de modelos de series temporales, como ARIMA, SARIMA y ETS, y sus aplicaciones en diferentes campos. segundo capítulo se centra en los aspectos prácticos del análisis de series temporales, incluidas las técnicas de pretratamiento de datos, filtrado y visualización. autor da ejemplos de cómo limpiar y preparar los datos de series temporales para el análisis, así como cómo utilizar diferentes paquetes de software como R y Python para realizar el análisis.

O livro «Análise Aplicada da Série Temporária» é um guia detalhado sobre técnicas de análise numérica de dados sobre a série temporal. O autor, um conhecido especialista nesta área, fornece uma revisão detalhada de vários procedimentos de processamento de dados de série de tempo, incluindo exemplos de programação padrão e aplicações práticas. O livro é dividido em duas partes principais: a primeira abrange os conceitos matemáticos e estatísticos fundamentais necessários para a compreensão do material; e a segunda parte é aprofundada em técnicas específicas de análise dos dados das séries de tempo. No primeiro capítulo, o autor apresenta ao leitor os conceitos básicos da análise das séries de tempo, incluindo a definição da linha de tempo, a diferença entre as filas temporárias fixas e não regulares e a importância de compreender a correnteza e a correção parcial. O autor também discute diferentes tipos de modelos de série de tempo, tais como ARIMA, SARIMA e ETS, e suas aplicações em diferentes áreas. O segundo capítulo trata de aspectos práticos da análise de séries de tempo, incluindo técnicas de pré-processamento de dados, filtragem e visualização. O autor cita exemplos de como limpar e preparar os dados das séries de tempo para análise e como usar diferentes pacotes de software, como R e Python, para realizar a análise.

L'analisi applicata delle serie temporali è una guida dettagliata alle tecniche di analisi numerica dei dati relativi alla serie temporale. L'autore, noto esperto in questo campo, fornisce una panoramica dettagliata delle diverse procedure di elaborazione dei dati delle serie temporali, inclusi esempi standard di programmazione e applicazioni pratiche. Il libro è suddiviso in due parti principali: la prima comprende i concetti matematici e statistici fondamentali necessari per comprendere il materiale, mentre la seconda parte viene approfondita in specifiche tecniche di analisi di queste serie temporali. Nel primo capitolo, l'autore presenta al lettore i concetti di base per l'analisi delle serie temporali, inclusa la definizione della serie temporale, la differenza tra le righe temporali fisse e quelle non statali e l'importanza di comprendere la correzione automatica e la correzione parziale. L'autore discute anche di diversi tipi di modelli di serie temporali, come ARIMA, SARIMA ed ETS, e le loro applicazioni in diversi ambiti. Il secondo capitolo riguarda gli aspetti pratici dell'analisi delle serie temporali, inclusi i metodi di pre-elaborazione, filtraggio e visualizzazione. L'autore fornisce esempi di come cancellare e preparare i dati delle serie temporali per l'analisi e come utilizzare diversi pacchetti software come R e Python per l'analisi.

Das Buch „Applied Time Series Analysis“ (Angewandte Zeitreihenanalyse) ist eine detaillierte Anleitung zu Methoden der numerischen Analyse von Zeitreihendaten. Der Autor, ein ausgewiesener Experte auf diesem Gebiet, gibt einen detaillierten Überblick über die verschiedenen Verfahren zur Verarbeitung von Zeitreihendaten, einschließlich Standardprogrammierungsbeispielen und praktischen Anwendungen. Das Buch gliedert sich in zwei Hauptteile: Der erste Teil behandelt die grundlegenden mathematischen und statistischen Konzepte, die zum Verständnis des Materials erforderlich sind, und der zweite Teil befasst sich mit spezifischen Techniken zur Analyse von Zeitreihendaten. Im ersten Kapitel führt der Autor den ser in die grundlegenden Konzepte der Zeitreihenanalyse ein, einschließlich der Definition der Zeitreihe, des Unterschieds zwischen stationären und instationären Zeitreihen und der Bedeutung des Verständnisses von Autokorrelation und partieller Autokorrelation. Der Autor diskutiert auch verschiedene Arten von Zeitreihenmodellen wie ARIMA, SARIMA und ETS und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Das zweite Kapitel befasst sich mit den praktischen Aspekten der Zeitreihenanalyse, einschließlich der Methoden der Datenvorverarbeitung, Filterung und Visualisierung. Der Autor gibt Beispiele dafür, wie Zeitreihendaten für die Analyse gereinigt und vorbereitet werden können und wie verschiedene Softwarepakete wie R und Python zur Durchführung der Analyse verwendet werden können.

książka „Applied Time Series Analysis” (Zastosowana analiza serii czasowych) jest szczegółowym przewodnikiem po metodach liczbowej analizy danych serii czasowych. Autor, znany ekspert w tej dziedzinie, przedstawia szczegółowy przegląd różnych procedur przetwarzania danych z serii czasowych, w tym standardowych przykładów programowania i praktycznych zastosowań. Książka podzielona jest na dwie główne części: pierwsza część obejmuje podstawowe koncepcje matematyczne i statystyczne niezbędne do zrozumienia materiału, a druga część przechodzi do konkretnych technik analizy danych szeregów czasowych. W pierwszym rozdziale autor wprowadza czytelnika do podstawowych koncepcji analizy serii czasowych, w tym definicji szeregu czasowego, różnicy między stacjonarnym i niestacjonarnym szeregiem czasowym, a także znaczenia rozumienia autokorrelacji i częściowej autokrelacji. Autor omawia również różne rodzaje modeli serii czasowych, takich jak ARIMA, SARIMA i ETS, oraz ich aplikacje w różnych dziedzinach. Drugi rozdział dotyczy praktycznych aspektów analizy szeregów czasowych, w tym wstępnego przetwarzania danych, filtrowania i technik wizualizacji. Autor podaje przykłady jak wyczyścić i przygotować dane z serii czasowych do analizy, a także jak używać różnych pakietów oprogramowania, takich jak R i Python do wykonywania analiz.

הספר ”ניתוח סדרת זמן יישומית” (Applied Time Series Analysis) הוא מדריך מפורט לשיטות לניתוח מספרי של נתוני סדרות זמן. המחבר, מומחה ידוע בתחום, נותן סקירה מפורטת של נהלים שונים לעיבוד נתוני סדרות זמן, כולל דוגמאות תכנות סטנדרטיות ויישומים מעשיים. הספר מחולק לשני חלקים עיקריים: החלק הראשון מכסה את המושגים המתמטיים והסטטיסטיים הבסיסיים הנחוצים להבנת החומר, והחלק השני מתעמק בטכניקות ספציפיות לניתוח נתוני סדרת זמן. בפרק הראשון, המחבר מציג לקורא את המושגים הבסיסיים של ניתוח סדרות זמן, כולל הגדרת סדרת זמן, ההבדל בין סדרות זמן נייחות ולא נייחות, והחשיבות של הבנת אוטוקורלציה ואוטוקורלציה חלקית. המחבר גם דן בסוגים שונים של מודלים של סדרות זמן, כגון ARIMA, SARIMA ו-ETS, ויישומיהם בתחומים שונים. הפרק השני עוסק בהיבטים המעשיים של ניתוח סדרות זמן, כולל עיבוד נתונים, סינון ושיטות הדמיה. המחבר נותן דוגמאות כיצד לנקות ולהכין נתוני סדרת זמן לניתוח, וכן כיצד להשתמש בחבילות תוכנה שונות כגון R ופייתון לביצוע ניתוח.''

"Applied Time Series Analysis" (Uygulamalı Zaman Serisi Analizi) kitabı, zaman serisi verilerinin sayısal analizi için yöntemlere ayrıntılı bir kılavuzdur. Alanında tanınmış bir uzman olan yazar, standart programlama örnekleri ve pratik uygulamalar da dahil olmak üzere zaman serisi verilerini işlemek için çeşitli prosedürlere ayrıntılı bir genel bakış sunar. Kitap iki ana bölüme ayrılmıştır: ilk bölüm materyali anlamak için gerekli olan temel matematiksel ve istatistiksel kavramları kapsar ve ikinci bölüm zaman serileri verilerini analiz etmek için özel teknikler içerir. İlk bölümde, yazar okuyucuyu bir zaman serisinin tanımı, durağan ve durağan olmayan zaman serileri arasındaki fark ve otokorelasyon ve kısmi otokorelasyonun anlaşılmasının önemi de dahil olmak üzere zaman serileri analizinin temel kavramlarına tanıtır. Yazar ayrıca ARIMA, SARIMA ve ETS gibi farklı zaman serisi modellerini ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını tartışıyor. İkinci bölüm, veri ön işleme, filtreleme ve görselleştirme teknikleri de dahil olmak üzere zaman serisi analizinin pratik yönlerini ele almaktadır. Yazar, analiz için zaman serisi verilerinin nasıl temizleneceği ve hazırlanacağının yanı sıra analiz yapmak için R ve Python gibi çeşitli yazılım paketlerinin nasıl kullanılacağına dair örnekler vermektedir.

كتاب «تحليل سلسلة الوقت التطبيقي» (Applied Time Series Analysis) هو دليل مفصل لطرق التحليل العددي لبيانات السلاسل الزمنية. يقدم المؤلف، وهو خبير معروف في هذا المجال، لمحة عامة مفصلة عن مختلف إجراءات معالجة بيانات السلاسل الزمنية، بما في ذلك أمثلة البرمجة الموحدة والتطبيقات العملية. ينقسم الكتاب إلى جزأين رئيسيين: الجزء الأول يغطي المفاهيم الرياضية والإحصائية الأساسية اللازمة لفهم المادة، والجزء الثاني يتعمق في تقنيات محددة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية. في الفصل الأول، يقدم المؤلف القارئ إلى المفاهيم الأساسية لتحليل السلاسل الزمنية، بما في ذلك تعريف السلاسل الزمنية، والفرق بين السلاسل الزمنية الثابتة وغير الثابتة، وأهمية فهم الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي. يناقش المؤلف أيضًا أنواعًا مختلفة من نماذج السلاسل الزمنية، مثل ARIMA و SARIMA و ETS، وتطبيقاتها في مختلف المجالات. ويتناول الفصل الثاني الجوانب العملية لتحليل السلاسل الزمنية، بما في ذلك تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات والترشيح والتصور. يقدم المؤلف أمثلة على كيفية مسح وإعداد بيانات السلاسل الزمنية للتحليل، وكذلك كيفية استخدام حزم البرامج المختلفة مثل R و Python لإجراء التحليل.

"Applied Time Series Analysis" (Applied Time Series Analysis) 책은 시계열 데이터의 수치 분석 방법에 대한 자세한 안내서입니다. 이 분야의 잘 알려진 전문가 인 저자는 표준 프로그래밍 예제 및 실제 응용 프로그램을 포함하여 시계열 데이터 처리를위한 다양한 절차에 대한 자세한 개요를 제공합니다 이 책은 두 가지 주요 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 자료를 이해하는 데 필요한 기본 수학 및 통계 개념을 다루고 두 번째 부분은 시계열 데이터를 분석하기위한 특정 기술을 탐구합니다. 첫 번째 장에서 저자는 시계열의 정의, 고정 시계열과 비 고정 시계열의 차이, 자기 상관 및 부분 자기 상관 이해의 중요성을 포함하여 시계열 분석의 기본 개념을 독자에게 소개합니다. 저자는 또한 ARIMA, SARIMA 및 ETS와 같은 다양한 유형의 시계열 모델과 다양한 분야의 응용 프로그램에 대해서도 설명합니다. 두 번째 장은 데이터 사전 처리, 필터링 및 시각화 기술을 포함하여 시계열 분석의 실제 측면을 다룹니다. 저자는 분석을 위해 시계열 데이터를 지우고 준비하는 방법과 R 및 Python과 같은 다양한 소프트웨어 패키지를 사용하여 분석을 수행하는 방법에 대한 예를 제공합니다.

「Applied Time Series Analysis」 （Applied Time Series Analysis）は、時系列データの数値解析方法の詳細なガイドです。この分野の有名な専門家である著者は、標準的なプログラミング例や実用的なアプリケーションなど、時系列データを処理するためのさまざまな手順の詳細な概要を説明します。本書は2つの主要な部分に分かれています。第1部は材料を理解するために必要な基本的な数学的および統計的概念をカバーし、第2部は時系列データを分析するための特定の技術を掘り下げます。第1章では、時系列の定義、定常時系列と非定常時系列の違い、自己相関と部分的自己相関を理解することの重要性など、時系列解析の基本的な概念を読者に紹介します。また、ARIMA、 SARIMA、 ETSなどの時系列モデルの種類や、様々な分野での応用についても解説しています。第2章では、データ前処理、フィルタリング、可視化技術など、時系列解析の実践的な側面を取り上げます。解析のために時系列データをクリアして準備する方法や、RやPythonなどの様々なソフトウェアパッケージを使って解析を行う方法などを紹介しています。

書《時間序列的應用分析》是時間序列數據數值分析方法的詳細指南。作者是該領域的著名專家，詳細介紹了不同的時間序列數據處理程序，包括標準的編程示例和實際應用。本書分為兩個主要部分：第一部分涵蓋了解材料所需的基本數學和統計概念，第二部分深入研究分析時間序列數據的特定技術。在第一章中，作者向讀者介紹了時間序列分析的基本概念，包括時間序列的定義，平穩和非平穩時間序列之間的差異以及理解自相關和部分自相關的重要性。作者還討論了不同類型的時間序列模型（例如ARIMA，SARIMA和ETS）及其在各個領域的應用。第二章涉及時間序列分析的實際方面，包括數據預處理，過濾和可視化技術。作者舉例說明了如何清除和準備用於分析的時間序列數據，以及如何使用不同的軟件包（例如R和Python）進行分析。