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2017 | OriginalPaper | Chapter

11. Symbolic ARMA Model Analysis

Authors : John H. Drew, Diane L. Evans, Andrew G. Glen, Lawrence M. Leemis

Published in: Computational Probability

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter extends the APPL language to include the analysis of ARMA (autoregressive moving average) time series models. ARMA models provide a parsimonious and flexible mechanism for modeling the evolution of a time series. Some useful measures of these models (e.g., the autocorrelation function or the spectral density function) are oftentimes tedious to compute by hand, and APPL can help ease the computational burden.

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Literature
13.
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44.
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120.
Woodward WA, Gray HL (1981) On the relationship between the S array and the Box–Jenkins method of ARMA model identification. J Am Stat Assoc 76:579–587CrossRef
Metadata
Title
Symbolic ARMA Model Analysis
Authors
John H. Drew
Diane L. Evans
Andrew G. Glen
Lawrence M. Leemis
Copyright Year
2017
Book
Computational Probability

Print ISBN: 978-3-319-43321-9

Electronic ISBN: 978-3-319-43323-3

Copyright Year: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-43323-3_11

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