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portada Smoothing Spline Technique For Time Series Data with Autocorrelation (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Editorial
Idioma
Inglés
N° páginas
144
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
22.9x15.2x0.9 cm
Peso
0.22 kg.
ISBN13
9786206151890
Categorías

Smoothing Spline Technique For Time Series Data with Autocorrelation (en Inglés)

Samuel Olorunfemi Adams (Autor) · LAP Lambert Academic Publishing · Tapa Blanda

Smoothing Spline Technique For Time Series Data with Autocorrelation (en Inglés) - Adams, Samuel Olorunfemi

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Reseña del libro "Smoothing Spline Technique For Time Series Data with Autocorrelation (en Inglés)"

The study proposes a smoothing method which is the arithmetic weighted value of Generalized Cross-Validation (GCV) and Unbiased Risk (UBR) methods. This study concluded that the PSM method provides the best-fit as a smoothing method, works well at autocorrelation levels (ρ=0.2, 0.5 and 0.8), and does not overfit time-series observations. The study recommended that the proposed smoothing is appropriate for time series observations with autocorrelation in the error term and econometrics real-life data. This study can be applied to: non - parametric regression, non - parametric forecasting, spatial, survival and econometrics observations.

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