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時間序列分析與現代譜估計 版權信息
- ISBN：9787560357942
- 條形碼：9787560357942 ; 978-7-5603-5794-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
時間序列分析與現代譜估計 內容簡介
本書系統地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預測方法以及現代譜估計的特點和相關知識。全書共分6章: 第1章緒論, 包括時間序列分析的重要性、時間序列分析的發展及應用等內容 ; 第2章介紹了時間序列模型建立前的動態數據預處理 ; 第3章介紹了常用的時間序列模型, 包
時間序列分析與現代譜估計 目錄
第1章 緒論
1．1 時間序列分析的重要性
1．2 時間序列分析與隨機過程理論的區別
1．3 時間序列分析方法的起源與發展
1．4 時間序列分析的應用領域
第2章 動態數據預處理
2．1 平穩性檢驗
2．2 正態性檢驗
2．3 獨立性檢驗
2．4 周期性檢驗
2．5 趨勢項檢驗
習題
第3章 時間序列模型
3．1 一階自回歸（AR）模型
3．2 一般自回歸模型
3．3 移動平均（MA）模型
3．4 自回歸移動平均（ARMA）模型
3．5 ARMA模型的特性
3．6 平穩時間序列模型的建立
3．7 平穩時間序列預測
習題
第4章 經典譜分析
4．1 功率譜估計概述
4．2 自相關函數的估計
4．3 經典譜估計的基本方法
4．4 直接法和間接法估計的質量
4．5 直接法估計的改進
習題
第5章 現代譜估計
5．1 引言
5．2 自回歸（AR）方法
5．3 輸入數據處理
5．4 Burg法
5．5 Prony法
5．6 使用*小二乘途徑的Prony法
5．7 特征向量和特征值
5．8 MUSIC方法
5．9 ESPRIT法
5．10 *小范數法
5．11 用離散傅里葉變換的*小范數法
習題
第6章 時間序列分析與譜估計軟件及實驗指導
6．1 時間序列分析軟件一EViews
6．2 MATLAB介紹
6．3 時間序列分析及譜估計實驗
參考文獻
1．1 時間序列分析的重要性
1．2 時間序列分析與隨機過程理論的區別
1．3 時間序列分析方法的起源與發展
1．4 時間序列分析的應用領域
第2章 動態數據預處理
2．1 平穩性檢驗
2．2 正態性檢驗
2．3 獨立性檢驗
2．4 周期性檢驗
2．5 趨勢項檢驗
習題
第3章 時間序列模型
3．1 一階自回歸（AR）模型
3．2 一般自回歸模型
3．3 移動平均（MA）模型
3．4 自回歸移動平均（ARMA）模型
3．5 ARMA模型的特性
3．6 平穩時間序列模型的建立
3．7 平穩時間序列預測
習題
第4章 經典譜分析
4．1 功率譜估計概述
4．2 自相關函數的估計
4．3 經典譜估計的基本方法
4．4 直接法和間接法估計的質量
4．5 直接法估計的改進
習題
第5章 現代譜估計
5．1 引言
5．2 自回歸（AR）方法
5．3 輸入數據處理
5．4 Burg法
5．5 Prony法
5．6 使用*小二乘途徑的Prony法
5．7 特征向量和特征值
5．8 MUSIC方法
5．9 ESPRIT法
5．10 *小范數法
5．11 用離散傅里葉變換的*小范數法
習題
第6章 時間序列分析與譜估計軟件及實驗指導
6．1 時間序列分析軟件一EViews
6．2 MATLAB介紹
6．3 時間序列分析及譜估計實驗
參考文獻
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