Szakirodalom 937
Statisztikai Szemle, 95. évfolyam 8–9. szám – szezonális outlier automatikus felismerése;
– felhasználó által meghatározott reg- resszorok beépítése a modellekbe;
– az adatok megjelenítésének és elemzésé- nek változatos formái;
– a rendszeres adat-előállítás megkönnyí- tésére beépített eszközök.
További elérhető módszerek: az X13- ARIMA-SEATS, a strukturális, a kevert Airline-, valamint az általános Airline- modellek is, továbbá a spektrál analízis is, mint eszköz. A szoftver alapvetően szezonális kiigazításra lett létrehozva, de más lehetőségek is rejlenek benne: idősor-modellezés és -előrejelzés TRAMO- és RegARIMA- modellek segítségével. Ezen modellezés vé- gezhető kézzel vagy előre meghatározott spe- cifikációk alapján automatikusan is. A prog- ram az Európai Statisztikai Rendszer által ki- dolgozott irányelveknek eleget téve lehetősé- get biztosít arra is, hogy a direkt és indirekt szezonális kiigazítás eredményeit összehason- lítsa. Fontos funkció továbbá a beépített benchmarking eljárás is, mely a Cholette- módszeren alapulva az additív és a
multiplikatív Denton-eljárást alkalmazza az adatokra. Ezt a szezonális kiigazítási eljárásba építették, vagyis ha szezonális kiigazítást vég- zünk a szoftver segítségével, automatikusan benchmarkolt adatokat is létre tudunk hozni. A program széles megoldási lehetőségeket bizto- sít különböző naptár változók alkalmazására is, beleértve a munkanaphatást, valamint a húsvéthatást is. Támogatott a súlyozott ünnep- napok beépítése is.
Összefoglalva a JDemetra+ a Demetra szoftvercsalád legújabb tagja nem csupán a szezonális kiigazítás elvégzésére, hanem to- vábbi idősor-elemzési eljárások alkalmazásá- ra lett kifejlesztve. Bővíthető, objektumorien- tált, így lehetőséget biztosít új projektek lét- rehozására is. A legnagyobb előnye a szoft- vernek, hogy külső programozóknak is lehe- tőséget biztosít fejlesztésre, bővített modulok beépítésére, mely egyedülálló lehetőség a szezonális kiigazításra készült szoftverek ese- tében.
Pécs Mária, a KSH tanácsosa E-mail: Maria.Pecs@ksh.hu
Kiadók ajánlata
AHMED,S.E.(ed.)[2017]: Big and Com- plex Data Analysis 2017: Methodologies and Applications. (Nagy és komplex adatállomá- nyok elemzése 2017: módszertanok és alkal- mazások.) Springer. Cham.
A kötet a nagy és összetett adathalmazok elemzésének, illetve az azzal kapcsolatos terü- leteknek néhány megdöbbentő újdonságát, megoldandó problémáját és sikertörténetét mu- tatja be. A benne szereplő lektorált írások a változóválasztás, a becslés és az előrejelzési stratégiák nóvumait tárgyalják. A modern technológia folyamatos és gyors fejlődése le-
hetővé teszi a tudósok számára az egyre pél- dátlanabb méretű és komplexitású adatok gyűjtését. A szerzők által bemutatott példák- ban epigenomikus, genomikus, proteomikai, nagy felbontású képi, nagy gyakoriságú pénz- ügyi, funkcionális és longitudinális, valamint hálózati adatok szerepelnek. Az egyidejű vál- tozóválasztás és becslés az ilyen típusú adatok elemzésének egyik statisztikai kulcsproblémá- ja. A kötet célja a kutatások ösztönzése és a kutatói együttműködés elősegítése a nagy di- menziójú adatok elemzése terén, konkrétabban pedig 1. a big és a nagy dimenziójú adatok
938 Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 95. évfolyam 8–9. szám széles körű elemzési módszereinek előtérbe
helyezése és bővítése; 2. fontos jövőbeli kuta- tási irányok meghatározása a szabályozási módszerek elméletében, az algoritmikus fej- lesztésben és egyéb alkalmazási területek módszertanában; valamint 3. együttműködés előmozdítása az elméleti és a gyakorlati kuta- tók között.
ROJAS,I.–POMARES,H.–VALENZUELA,O.
(eds.)[2017]: Advances in Time Series Analy- sis and Forecasting: Selected Contributions from ITISE 2016. (Újdonságok az idősor- elemzésben és -előrejelzésben: a 2016. évi Nemzetközi Idősor-konferencián elhangzott előadásokból válogatott írások.) Springer.
Cham.
Az idősorelemzés és -előrejelzés újdonsága- it tárgyaló, válogatott lektorált írásokat tartal- mazó kötet az olvasókat olyan témákról tájékoz- tatja, mint az egy- és többváltozós idősorok többszintű elemzése, a lineáris és a nem lineáris idősormodellek, a bonyolult idősor-előrejelzési módszerek, az idősor- és előrejelzés- alkalmazások, az idősorokkal, valamint a nagy dimenziójú és komplex adatok/a big data időso- raival kapcsolatos komplex módszerek és az on- line tanulás. Az írások anyaga eredetileg a spa- nyolországi Granadában, 2016. június 27. és 29.
között tartott ITISE- (Nemzetközi Idősor-) kon- ferencián hangzott el. Az ITISE-konferencia- sorozat fórumként szolgál a tudósok, a mérnö- kök, az oktatók és a diákok számára, hogy meg- vitassák az idősorelemzés és -előrejelzés alapja- ival, elméletével, modelljeivel valamint alkal- mazásaival kapcsolatos legújabb elképzeléseket és azok megvalósításait. Témái a számítástech- nika, a matematika, a statisztika és az ökonometria tudományát felölelő inter- és mul- tidiszciplináris kutatásokra összpontosítanak.
RIGGS, J. D. – LALONDE, T. L. [2017]:
Handbook for Applied Modeling: Non-
Gaussian and Correlated Data. (Alkalmazott modellezési kézikönyv: nem-gaussi és korre- lált adatok.) Cambridge University Press.
Cambridge.
A gyakorló szakemberek számára szóló kötet tömör, kezdő szintű útmutató a nem- Gaussi és a korrelált adatok modellezéséhez, elemzéséhez. Sokan ugyanis olyan adatokkal dolgoznak, amelyek nem felelnek meg a normál lineáris regressziós modellek feltét- eleinek, és azoknál bonyolultabb modellezési technikák használatát teszik szükségessé. A kézikönyv az ilyen esetekre mutat be model- lezési lehetőségeket számos adatelemzési példával. Olyan alapmodelleket ismertet, mint a logisztikus regresszió, a gyakorisági adatok regressziója, a longitudinális regresz- szió, a túléléselemzés és a strukturális egyen- letek modellje. A szerzők valós, nyilvános adatállományokat elemeznek, amelyeket többször is használnak, hogy a különböző modellekkel kapott, egymástól eltérő ered- ményeket bemutassák. Gyakori buktatókat, adatokkal kapcsolatos kérdéseket is tárgyal- nak, és értelmezik a modellek eredményeit.
Mind az R-, mind az SAS-programokat elér- hetővé teszik, hogy az olvasók maguk is ki- számíthassák a kötetben szereplő összes érté- ket és az elemzéseket saját adatelemzési igé- nyeikhez igazíthassák.
CHOWDHURY, M. – APON, A. – DEY, K.
(eds.) [2017]: Data Analytics for Intelligent Transportation Systems. 1st Edition. (Intelli- gens közlekedési rendszerek adatainak analiti- kája. 1. kiadás.) Elsevier. Atlanta, London.
A kötet alapos áttekintést ad az intelligens közlekedési rendszerek elemzésére szolgáló módszerekről, részletesen tárgyalva az azok- hoz szükséges, big data-analitikát és egyéb számítási technikákat alkalmazó eszközöket.
A szerzők a konnektivitás képességével ren- delkező közlekedési rendszerek fő jellemzői-
Szakirodalom 939
Statisztikai Szemle, 95. évfolyam 8–9. szám vel, valamint az azok által előállított adatok
vizsgálatának alapelveivel foglalkoznak. Az adatok gyűjtését, archiválását, feldolgozását és közzétételét, az adatinfrastruktúrák terve- zését, az adatkezelési és -kézbesítési rendsze- reket, valamint az ezekhez szükséges hardver- és szoftvertechnológiákat is ismertetik. Az ol- vasók amellett, hogy megtanulhatják a kötet- ből, miként tervezzék meg adatvizualizá- ciójukat és milyen módon értékeljék az alter- natív adatanalitikai módszereket egymással összekapcsolt közlekedési alkalmazások ese- tén, megismerhetnek haszon- és személygép- járművekre vonatkozó kulcsfontosságú biz- tonsági és környezetvédelmi alkalmazásokat, adatvédelmi és -biztonsági kérdéseket, illetve a közösségi média adatainak szerepét is a for- galomtervezésben.
LOWRY, L. L.(ed.)2017]: The SAGE In- ternational Encyclopedia of Travel and Tour- ism. Four-volume Set. (Nemzetközi SAGE-
enciklopédia az utazásról és a turizmusról.
Négykötetes kiadvány.) Sage Publications.
Thousand Oaks.
Az enciklopédiában egy nemzetközi tu- dóscsoport az utazási és turizmuságazatot, ami a következő évtizedben várhatóan évi négy százalékkal növekszik majd, globális és multi- diszciplináris megközelítésben mutatja be.
A témába átfogó betekintést nyújtó kötetek több mint ötszáz címszava a turizmus üzleti vi- lágát mutatja be a Földünk különböző részein, különös figyelmet fordítva az azt meghatározó társadalmi, gazdasági, környezetvédelmi és politikai kérdésekre. Globális, regionális, nemzeti és helyi tényezőket tanulmányoz, be- leértve a szállítást, az infrastruktúrát, a kör- nyezetet és az üzleti promóciót is. Az utazási szokások vizsgálatával az iparág előtt álló ki- hívások és lehetőségek széles skáláját elemzi.
Az enciklopédia az utazást és a turizmust átfo- gó, globális módon, számos tudományterület szemszögéből közelíti meg.
Társfolyóiratok
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 2. SZÁM
Furmanik, M.: A Szepesség nemzetiségi és társadalmi-gazdasági struktúrája a XX. század első két évtizedében az 1910., 1919. és 1921.
évi népszámlálások alapján.
Šprocha, B.: A roma lakosság helyzete Szlovákiában és a roma nők kohorsztermé- kenysége a 2011. évi népszámlálás és lakás- összeírás alapján.
Podolská, K. – Rychtaříková, J.: A kozmi- kus háttérsugárzás hatása a várható élettartam- ra Csehországban.
Škrabal, J.: A 2021. évi népszámlálás elő- készítése.
A Cseh Demográfiai Társaság hírei.
Kocourková, J.: Dagmara Dzúrová szüle- tésnapja.
Velková, A.: Eduard Maur különleges szü- letésnapot ünnepel.
Moravec, Š.: Jaroslav Kraus köszöntése 60. születésnapján.
Lustigová, M. – Čapková, N.: A szív- és érrendszeri megbetegedések kockázati ténye- zői Csehországban demográfiai jellemzők sze- rint. Az európai egészségügyi felmérés néhány eredménye.
