Mathematics of Time Series Forecasting: Build Robust Time Series Forecasting Systems in Python Using Mathematical Theory, Statistical Modeling, Machine Learning, and Deep Learning (English Edition)
Langue : anglais
Edité par Orange Education Pvt Ltd, 2026
- Livre broché
- Neuf

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- Titre
- Mathematics of Time Series Forecasting: Build Robust Time Series Forecasting Systems in Python Using Mathematical Theory, Statistical Modeling, Machine Learning, and Deep Learning (English Edition)
- Auteur
- AloorRavi, Dr. Sulekha; AVA, Orange
- Éditeur
- Orange Education Pvt Ltd
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9349887665
- ISBN à 13 chiffres
- 9789349887664
Key Features
● Get a free one-month digital subscription to www.avaskillshelf.com
● Step-by-step mathematical derivations for time series intuition.
● Clean, transform, decompose, and engineer time series with rigor.
● Master ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing, and VAR models.
● Apply ML and LSTM deep learning with intuitive Python examples.
Book Description
Time series forecasting is one of the most valuable skills an AI/ML professional can possess. Mathematics of Time Series Forecasting transforms the complexity of time-dependent data into a clear, intuitive, and powerful framework for prediction. This book bridges rigorous mathematical foundations with hands-on implementation, allowing readers to truly understand—not just apply the forecasting models.
Beginning with the core principles of time series behavior, you will learn how to diagnose stationarity, seasonality, and stochastic patterns that shape real-world datasets. Step-by-step derivations guide you through the mathematics behind ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing, VAR, and other classical models, while practical Python examples demonstrate how these methods are built and validated in practice.
The book then moves beyond traditional statistics, exploring machine learning and deep learning techniques—including gradient boosting, neural networks, and LSTMs—that have transformed the forecasting landscape.
Thus, whether you are forecasting financial markets, demand patterns, sensor data, or macroeconomic indicators, this book equips you with the mathematical insight and practical tools to build accurate, reliable, and interpretable forecasting systems.
What you will learn
● Build mathematical intuition behind ARIMA, SARIMA, VAR, and LSTM models
● Test, transform, and prepare real-world time series for forecasting
● Apply statistical, ML, and DL methods with Python step-by-step
● Diagnose stationarity, seasonality, and stochastic behavior in data
● Model multivariate time series and interpret cross-variable dependencies
● Bridge mathematical theory with applied forecasting across domains
Who is This Book For?
This book is tailored for data scientists, analysts, and engineers with a foundational understanding of statistics, linear algebra, and Python programming. Readers should also be comfortable with basic data manipulation and visualization to fully benefit from the mathematical depth and practical applications of time series forecasting.
Table of Contents
1. Introduction to Time Series and Mathematical Foundations
2. Preparing Time Series Data
3. Tests for Stationarity – Part 1
4. Tests for Stationarity – Part 2
5. Tests for Stationarity – Part 3
6. Foundations of Time Series Preparation
7. Statistical Models for Forecasting
8. ML and DL for Timeseries
9. Multivariate Time Series Models
Index
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.