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華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版)
包郵 華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版)
開本：
16開
頁(yè)數(shù)：
460
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華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111658337
- 條形碼：9787111658337 ; 978-7-111-65833-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版) 本書特色
本書在歐美是一本流行的時(shí)間序列分析教材，以易于理解的方式講述了時(shí)間序列模型及其應(yīng)用，內(nèi)容包括趨勢(shì)、平穩(wěn)時(shí)間序列模型、非平穩(wěn)時(shí)間序列模型、模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、模型診斷、預(yù)測(cè)、季節(jié)模型、時(shí)間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計(jì)和門限模型。對(duì)所有的思想和方法，都用真實(shí)數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行了說(shuō)明。
華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書以易于理解的方式講述了時(shí)間序列模型及其應(yīng)用，內(nèi)容包括趨勢(shì)、平穩(wěn)時(shí)間序列模型、非平穩(wěn)時(shí)間序列模型、模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、模型診斷、預(yù)測(cè)、季節(jié)模型、時(shí)間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計(jì)和門限模型。對(duì)所有的思想和方法，都用真實(shí)數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行了說(shuō)明。
華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版) 目錄
譯者序
第4版前言
第3版前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 時(shí)間序列的特征1
11 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)1
12 時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)模型7
13 相關(guān)性測(cè)量12
14 平穩(wěn)時(shí)間序列15
15 相關(guān)系數(shù)的估計(jì)21
16 向量值和多維時(shí)間序列27
問(wèn)題30
第2章 時(shí)間序列回歸和探索性數(shù)據(jù)分析37
21 時(shí)間序列背景下的經(jīng)典回歸37
22 探索性數(shù)據(jù)分析44
23 時(shí)間序列中的平滑54
問(wèn)題58
第3章 ARIMA模型63
31 自回歸移動(dòng)平均模型63
32 差分方程73
33 自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)77
34 模型預(yù)測(cè)83
35 模型估計(jì)92
36 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的差分模型108
37 建立ARIMA模型111
38 使用自相關(guān)誤差進(jìn)行回歸118
39 乘法季節(jié)ARIMA模型120
問(wèn)題127
第4章 頻譜分析與濾波135
41 循環(huán)性行為和周期性135
42 譜密度141
43 周期圖和離散傅里葉變換147
44 非參數(shù)譜估計(jì)154
45 參數(shù)譜估計(jì)166
46 多序列和交叉譜169
47 線性濾波器173
48 滯后回歸模型177
49 信號(hào)提取和*佳濾波181
410 多維時(shí)間序列的譜分析185
問(wèn)題187
第5章 其他的時(shí)域主題195
51 長(zhǎng)記憶ARMA模型和分?jǐn)?shù)階差分195
52 單位根檢驗(yàn)202
53 GARCH模型205
54 閾值模型212
55 滯后回歸和傳遞函數(shù)建模216
56 多元ARMAX模型220
問(wèn)題232
第6章 狀態(tài)空間模型234
61 線性高斯模型234
62 濾波、平滑和預(yù)測(cè)238
63 極大似然估計(jì)245
64 缺失數(shù)據(jù)修正253
65 結(jié)構(gòu)模型：信號(hào)提取和預(yù)測(cè)257
66 具有誤差相關(guān)的狀態(tài)空間模型260
67 自助法狀態(tài)空間模型265
68 平滑樣條和卡爾曼平滑器270
69 隱馬爾可夫模型和轉(zhuǎn)移自回歸272
610 帶轉(zhuǎn)移的動(dòng)態(tài)線性模型282
611 隨機(jī)波動(dòng)率292
612 狀態(tài)空間模型的貝葉斯分析298
問(wèn)題307
第7章 頻域統(tǒng)計(jì)方法313
71 引言313
72 譜矩陣和似然函數(shù)316
73 聯(lián)合平穩(wěn)序列的回歸317
74 確定性輸入的回歸324
75 隨機(jī)系數(shù)回歸330
76 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分析332
77 判別和聚類分析344
78 主成分和因子分析356
79 頻譜包絡(luò)369
問(wèn)題378
附錄A 大樣本理論383
附錄B 時(shí)域理論398
附錄C 頻譜域定理406
附錄D R補(bǔ)充428
參考文獻(xiàn)438
第4版前言
第3版前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 時(shí)間序列的特征1
11 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)1
12 時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)模型7
13 相關(guān)性測(cè)量12
14 平穩(wěn)時(shí)間序列15
15 相關(guān)系數(shù)的估計(jì)21
16 向量值和多維時(shí)間序列27
問(wèn)題30
第2章 時(shí)間序列回歸和探索性數(shù)據(jù)分析37
21 時(shí)間序列背景下的經(jīng)典回歸37
22 探索性數(shù)據(jù)分析44
23 時(shí)間序列中的平滑54
問(wèn)題58
第3章 ARIMA模型63
31 自回歸移動(dòng)平均模型63
32 差分方程73
33 自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)77
34 模型預(yù)測(cè)83
35 模型估計(jì)92
36 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的差分模型108
37 建立ARIMA模型111
38 使用自相關(guān)誤差進(jìn)行回歸118
39 乘法季節(jié)ARIMA模型120
問(wèn)題127
第4章 頻譜分析與濾波135
41 循環(huán)性行為和周期性135
42 譜密度141
43 周期圖和離散傅里葉變換147
44 非參數(shù)譜估計(jì)154
45 參數(shù)譜估計(jì)166
46 多序列和交叉譜169
47 線性濾波器173
48 滯后回歸模型177
49 信號(hào)提取和*佳濾波181
410 多維時(shí)間序列的譜分析185
問(wèn)題187
第5章 其他的時(shí)域主題195
51 長(zhǎng)記憶ARMA模型和分?jǐn)?shù)階差分195
52 單位根檢驗(yàn)202
53 GARCH模型205
54 閾值模型212
55 滯后回歸和傳遞函數(shù)建模216
56 多元ARMAX模型220
問(wèn)題232
第6章 狀態(tài)空間模型234
61 線性高斯模型234
62 濾波、平滑和預(yù)測(cè)238
63 極大似然估計(jì)245
64 缺失數(shù)據(jù)修正253
65 結(jié)構(gòu)模型：信號(hào)提取和預(yù)測(cè)257
66 具有誤差相關(guān)的狀態(tài)空間模型260
67 自助法狀態(tài)空間模型265
68 平滑樣條和卡爾曼平滑器270
69 隱馬爾可夫模型和轉(zhuǎn)移自回歸272
610 帶轉(zhuǎn)移的動(dòng)態(tài)線性模型282
611 隨機(jī)波動(dòng)率292
612 狀態(tài)空間模型的貝葉斯分析298
問(wèn)題307
第7章 頻域統(tǒng)計(jì)方法313
71 引言313
72 譜矩陣和似然函數(shù)316
73 聯(lián)合平穩(wěn)序列的回歸317
74 確定性輸入的回歸324
75 隨機(jī)系數(shù)回歸330
76 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分析332
77 判別和聚類分析344
78 主成分和因子分析356
79 頻譜包絡(luò)369
問(wèn)題378
附錄A 大樣本理論383
附錄B 時(shí)域理論398
附錄C 頻譜域定理406
附錄D R補(bǔ)充428
參考文獻(xiàn)438
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華章數(shù)學(xué)譯叢時(shí)間序列分析及其應(yīng)用:基于R語(yǔ)言實(shí)例(原書第4版) 作者簡(jiǎn)介
Robert H Shumway是加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校的統(tǒng)計(jì)學(xué)榮譽(yù)退休教授。他是美國(guó)統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)的Fellow，也是國(guó)際統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)的成員。 David S Stoffer是匹茲堡大學(xué)統(tǒng)計(jì)系教授。他是美國(guó)統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)的Fellow。他為分類時(shí)間序列的分析做出了重大貢獻(xiàn)，并因?yàn)樗姆治鰦雰核郀顟B(tài)循環(huán)產(chǎn)生的分類時(shí)間序列的合作論文獲得了1989年美國(guó)統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)杰出統(tǒng)計(jì)應(yīng)用獎(jiǎng)。
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