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Hyndman – Forecasting

Libro adottato a Trento, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Hyndman – Forecasting» è adottato per Data Analysis And Forecasting dal prof. Marco Bee (Innovation Management – sede di Trento, International Management – sede di Trento – Trento).

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Come lo indica il docente: Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G. (2021), "Forecasting: principles and practices", third edition. Dsiponibile online su OTexts.org/fpp3/. I codici R disponibili online saranno usati used, commentati ed estesi in classe. Dataset aggiuntivi, codici R e homework saranno disponibili su Moodle durante il corso

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Data Analysis And Forecasting – Prof. Marco Bee Canale unico

Corso di laurea: Innovation Management – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Economia e Management · 6 CFU · apri nel catalogo · Innovation Management – sede di Trento · 1º anno · 1º semestre ›

Testo principale

Hyndman – Forecastingquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il concetto di previsione e la "cassetta degli attrezzi" del previsore: grafici per serie temporali, metodi di base per la previsione, trasformazioni preliminari, valutazione dell'accuratezza previsiva. Modelli di regressione per serie temporali: stima dei minimi quadrati, bontà di adattamento, selezione dei predittori, regressione non-lineare.

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Data Analysis And Forecasting – Prof. Marco Bee Canale unico

Corso di laurea: International Management – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-77) · esame facoltativo · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Economia e Management · 6 CFU · apri nel catalogo · International Management – sede di Trento · 1º anno · 1º semestre ›

Testo principale

Hyndman – Forecastingquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il concetto di previsione e la "cassetta degli attrezzi" del previsore: grafici per serie temporali, metodi di base per la previsione, trasformazioni preliminari, valutazione dell'accuratezza previsiva. Modelli di regressione per serie temporali: stima dei minimi quadrati, bontà di adattamento, selezione dei predittori, regressione non-lineare.

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