Boken 'An Introduction to Time Series Modeling' gir en grundig innføring i tidsserieanalyse, som omhandler den matematiske modelleringen av fenomen som varierer over tid. Eksempler på slike fenomener inkluderer havbølger, vannstand i innsjøer og elver, etterspørsel etter elektrisk kraft, radar-signaler, muskulære reaksjoner, EKG-signaler og opsjonspriser på aksjemarkedet. Boken presenterer en omfattende oversikt over stokastiske modeller og metoder innen tidsserieanalyse. Den tar for seg stokastiske vektorer samt både univariate og multivariate stokastiske prosesser, og beskriver hvordan disse kan benyttes for å identifisere passende modeller for ulike typer observasjoner. Videre drøftes ulike tilnærminger, som minste kvadraters metode, prediksjonsfeilmetoden og maksimal sannsynlighet, i detalj. Det inkluderes også resultater om Cramér-Rao nedre grense, som dikterer den teoretisk mulige nøyaktigheten ved estimater. Residualanalyse og prediksjon av stokastiske modeller behandles også, ved å vise hvordan man kan danne tidsvarierende modeller, som inkluderer den rekursive minste kvadraters metode og Kalman-filteret. Boken gir en uvurderlig innsikt i hvordan disse teoriene og teknikkene kan brukes i praktiske anvendelser.
