Compositional Time Series: Past and Perspectives

Autores
Larrosa, Juan Manuel Ceferino
Año de publicación
2017
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo revisa contribuciones académicas que se centran en el análisis de series dinámicas composicionales, un tema poco investigado a pesar de la amplia disponibilidad de datos en ciencias sociales. Explora las opciones disponibles y divide los artículos de investigación en dos enfoques principales de probabilidad, frecuentista y bayesiano, y enumera varias transformaciones y técnicas específicas de datos. Como conclusión, esta rama del análisis estadístico de la composición requiere una actualización profunda y, por esta misma razón, es un campo fértil para la investigación futura.
This work reviews academic contributions that focus on the analysis of compositional dynamic series, a little investigated topic in spite of the wide data availability in social sciences. It explores the available options and divides research articles into two main probability approaches, frequentist and Bayesian, and enumerates several specific data transformations and techniques. As conclusion, this branch of the compositional statistical analysis requires a profound updating and, for this very same reason, is a fertile field for future research.
Fil: Larrosa, Juan Manuel Ceferino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Materia
COMPOSITIONAL TIME SERIES
LOGRATIOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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This work reviews academic contributions that focus on the analysis of compositional dynamic series, a little investigated topic in spite of the wide data availability in social sciences. It explores the available options and divides research articles into two main probability approaches, frequentist and Bayesian, and enumerates several specific data transformations and techniques. As conclusion, this branch of the compositional statistical analysis requires a profound updating and, for this very same reason, is a fertile field for future research.
Fil: Larrosa, Juan Manuel Ceferino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
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