Introduction -- Fundamental concepts -- Trends -- Models for stationary time series -- Models for nonstationary time series -- Model specification -- Parameter estimation -- Model diagnostics -- Forecasting -- Seasonal models -- Time series regression models -- Time series models of heteroscedasticity -- Introduction to spectral analysis -- Estimating the spectrum -- Threshold models -- Appendix: an introduction to R.

Incluye referencias bibliográficas e índice (páginas 477-486)

El análisis de series temporales con aplicaciones en R, segunda edición, presenta un enfoque accesible para comprender los modelos de series temporales y sus aplicaciones. Aunque el énfasis está en los modelos ARIMA de dominio de tiempo y su análisis, la nueva edición dedica dos capítulos al dominio de frecuencia y tres a modelos de regresión de series de tiempo, modelos de heterocedasticidad y modelos de umbral. Todas las ideas y métodos se ilustran con conjuntos de datos reales y simulados.