Stata ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri
Aziz Kutlar yazarının Stata ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri kitabı da dahil olmak üzere birçok dosya aşağıdaki bölümleri de içerebilir:
- imza dosyası: çeşitli varlıklar için dijital imzalar içerir.
- şifreleme.xml: yayımlama kaynaklarının şifrelenmesiyle ilgili bilgileri içerir. (Yazı tipi gizleme kullanılıyorsa bu dosya gereklidir.)
- meta veriler: kapsayıcı hakkında meta verileri depolamak için kullanılır.
- haklar: Stata ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri kitabının dijital haklarıyla ilgili bilgileri depolamak için kullanılır.
XHTML içerik belgeleri ayrıca zengin meta verilerle Stata ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri kitap işaretlemesine açıklama ekleme olanakları içerir, bu da onları hem işleme hem de erişilebilirlik amaçları için anlamsal olarak daha anlamlı ve kullanışlı hale getirir.
E içerik belgeleri, bir yayının okunabilir içeriğini tanımlayan ve ilgili medya varlıklarına (görüntüler, ses ve video klipler gibi) bağlantı veren XHTML (HTML5 profili tarafından tanımlanır) veya SVG belgeleri vb.'dir.
| yazar | Aziz Kutlar |
|---|---|
| Tarafından yayınlandı | 18 Temmuz 2019 |
4 Ocak 2017 H. G. Wells Jack London 15,2 x 0,7 x 22,9 cm F Scott Fitzgerald 1 Ocak 2017 15,2 x 0,6 x 22,9 cm Kolektif 19,5 x 1 x 13,5 cm 5 Ocak 2017 28 Şubat 2018 1 Ocak 2018 1 x 13,5 x 19,5 cm 19,5 x 13,5 cm 1 x 13,5 x 21 cm G. A. Henty 3 Ocak 2017 B M Bower
okumak okumak kayıt olmadan
| yazar | Aziz Kutlar |
|---|---|
| isbn 10 | 6057858107 |
| isbn 13 | 978-6057858108 |
| Sayfa sayısı | 208 sayfa |
| Yayımcı | Umuttepe Yayınları; 1. baskı |
| Dilim | Türkçe |
| Tarafından yayınlandı Stata ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri | 18 Temmuz 2019 |
VAR(Vector Autoregression) ECM(Error Correction Model) Structural VAR(Yapısal VAR) EŞBÜTÜNLEME(Cointegration) ARDL(Autoregressive Distributed Lag) Modeller MGARCH MODELLERİ (Multivariate Garch Models) Granger Nedensellik(Causality) Etki Tepki(Inpulse - Response) Fonksiyonları
En son kitaplar
benzer kitaplar
Eviews ve SPSS ile Lojistik Regrasyon (Logit), Probit ve Tobit Modellerinin Uygulamaları
okumak kayıt olmadan
Eviews ve SPSS ile Lojistik Regrasyon (Logit), Probit ve Tobit Modellerinin Uygulamaları
okumak kayıt olmadan