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Time series analysis and its applications with R examples

包郵 Time series analysis and its applications with R examples

出版社:世界圖書(shū)出版公司出版時(shí)間:2022-10-01
開(kāi)本: 24cm 頁(yè)數(shù): 11,562頁(yè)
中 圖 價(jià):¥132.6(8.9折) 定價(jià)  ¥149.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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Time series analysis and its applications with R examples 版權(quán)信息

  • ISBN:9787519277048
  • 條形碼:9787519277048 ; 978-7-5192-7704-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊(cè)數(shù):暫無(wú)
  • 重量:暫無(wú)
  • 所屬分類:>

Time series analysis and its applications with R examples 本書(shū)特色

◎編輯推薦 本書(shū)是全球流行的時(shí)間序列分析經(jīng)典教材,已暢銷20余年,改版3次。新的第4版仍保持前版的特色,全面并平衡地對(duì)時(shí)域和頻域方法進(jìn)行了講授。書(shū)中包含大量使用真實(shí)數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的實(shí)例,例如用道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)分析金融危機(jī)、用功能性磁共振成像數(shù)據(jù)評(píng)估疼痛感、從觀測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然和人為引起的氣候變化、對(duì)是否遵守《核禁試條約》進(jìn)行監(jiān)測(cè)等。 ◎媒體推薦/名人推薦/讀者推薦 “The authors have to be congratulated for their ability to describe in a book of less than 600 pages such a variety of topics and methods, together with scripts allowing the reproduction of the results, for so many real examples. It is a valuable contribution with a strong statistical orientation and a carefully designed pleasant typography.” ——Anna Bartkowiak, in ISCB News “The chapters are nicely structured, well presented and motivated. … it provides sufficient exercise questions making it easier for adoption as a graduate textbook. The book will be equally attractive to graduate students, practitioners, and researchers in the respective fields. … The book contributes stimulating and substantial knowledge for time series analysis for the benefit of a host of community and exhibits the use and practicality of the fabulous subject statistics.” ——S. Ejaz Ahmed, in Technometrics

Time series analysis and its applications with R examples 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)是Springer統(tǒng)計(jì)學(xué)教程系列之一,全面地講述了時(shí)頻域方法理論。在前幾版的基礎(chǔ)上增加了不少新的內(nèi)容,大量的實(shí)例結(jié)合統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用,使本書(shū)的實(shí)用性更強(qiáng)。延續(xù)了前幾版的風(fēng)格,包括分類時(shí)間序列分析、譜包絡(luò)、多元譜方法、長(zhǎng)記憶序列、非線性模型、縱向數(shù)據(jù)分析、重抽樣技巧、Garch模型、隨機(jī)波動(dòng)性模型、小波和Monte Carlo Markov鏈積分方法*近發(fā)展比較迅速的話題。在本版中將這些材料劃分為更小的章節(jié),講述更加詳細(xì),金融時(shí)間序列講述的范圍也更加廣闊,包括GARCH和隨機(jī)波動(dòng)模型。每章末都附有問(wèn)題,這些問(wèn)題可以加深讀者對(duì)所學(xué)內(nèi)容的理解。目次:時(shí)間序列特征;時(shí)間序列回歸和控制性數(shù)據(jù)分析;ARIMA模型;譜分析和濾波;時(shí)間域;狀態(tài)空間模型;頻域中的統(tǒng)計(jì)方法。

Time series analysis and its applications with R examples 目錄

Preface to the Fourth Edition Preface to the Third Edition 1 Characteristics of Time Series 1.1 The Nature of Time Series Data 1.2 Time Series Statistical Models 1.3 Measures of Dependence 1.4 Stationary Time Series 1.5 Estimation of Correlation 1.6 Vector-Valued and Multidimensional Series Problems 2 Time Series Regression and Exploratory Data Analysis 2.1 Classical Regression in the Time Series Context 2.2 Exploratory Data Analysis 2.3 Smoothing in the Time Series Context Problems 3 ARIMA Models 3.1 Autoregressive Moving Average Models 3.2 Difference Equations 3.3 Autocorrelation and Partial Autocorrelation 3.4 Forecasting 3.5 Estimation 3.6 Integrated Models for Nonstationary Data 3.7 Building ARIMA Models 3.8 Regression with Autocorrelated Errors 3.9 Multiplicative Seasonal ARIMA Models Problems 4 Spectral Analysis and Filtering 4.1 Cyclical Behavior and Periodicity 4.2 The Spectral Density 4.3 Periodogram and Discrete Fourier Transform 4.4 Nonparametric Spectral Estimation 4.5 Parametric Spectral Estimation 4.6 Multiple Series and Cross-Spectra 4.7 Linear Filters 4.8 Lagged Regression Models 4.9 Signal Extraction and Optimum Filtering 4.10 Spectral Analysis of Multidimensional Series Problems 5 Additional Time Domain Topics 5.1 Long Memory ARMA and Fractional Differencing 5.2 Unit Root Testing 5.3 GARCH Models 5.4 Threshold Models 5.5 Lagged Regression and Transfer Function Modeling 5.6 Multivariate ARMAX Models Problems 6 State Space Models 6.1 Linear Gaussian Model 6.2 Filtering, Smoothing,and Forecasting 6.3 Maximum Likelihood Estimation 6.4 Missing Data Modifications 6.5 Structural Models: Signal Extraction and Forecasting 6.6 State-Space Models with Correlated Errors 6.6.1 ARMAX Models 6.6.2 Multivariate Regression with Autocorrelated Errors 6.7 Bootstrapping State Space Models 6.8 Smoothing Splines and the Kalman Smoother 6.9 Hidden Markov Models and Switching Aut oregression 6.10 Dynamic Linear Models with Switching 6.1.1 Stochastic Volatility 6.1.2 Bayesian Analysis of State Space Models Problems 7 Statistical Methods in the Frequency Domain 7.1 Introduction 7.2 Spectral Matrices and Likelihood Functions 7.3 Regression for Joindy Stationary Series 7.4 Regression with Deterministic Inputs 7.5 Random Coefficient Regression …… Appendix A Large Sample Theory Appendix B Time Domain Theory Appendix C SpectraIDomain Theory Appendix R R Supplement References Index
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Time series analysis and its applications with R examples 作者簡(jiǎn)介

羅伯特·沙姆韋(Robert H. Shumway),是美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校的統(tǒng)計(jì)學(xué)榮休教授。他是美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)(American Statistical Association)和國(guó)際統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)(International Statistical Institute)的杰出會(huì)士。他對(duì)時(shí)間序列應(yīng)用的研究曾獲得過(guò)1986年美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)杰出統(tǒng)計(jì)應(yīng)用獎(jiǎng)和1992年傳染病中心統(tǒng)計(jì)獎(jiǎng)。他出版過(guò)多部有影響力的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材,并擔(dān)任Forecasting和Journal of the American Statistical Association等期刊的編委。 戴維·斯托弗(David S. Stoffer),是美國(guó)匹茲堡大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)榮休教授。他是美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)的杰出會(huì)士,并獲得過(guò)1989年美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)杰出統(tǒng)計(jì)應(yīng)用獎(jiǎng)。他曾擔(dān)任美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)數(shù)學(xué)科學(xué)部的項(xiàng)目主任,還是Forecasting、Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistical Mathematics、Journal of Time Series Analysis、Journal of Business & Economic Statistics等期刊的編委。

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