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復雜時間序列的統計推斷理論及預測方法 版權信息
- ISBN：9787302650010
- 條形碼：9787302650010 ; 978-7-302-65001-0
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復雜時間序列的統計推斷理論及預測方法 本書特色
本書作者曾獲國際統計學會2021年簡·丁伯根獎一等獎。
復雜時間序列的統計推斷理論及預測方法 內容簡介
時間序列模型廣泛應用于計量經濟學、金融學、生物統計學、工業計量學等領域。本書主要研究了復雜時間序列的理論性質和實際應用，包括對時間序列的分布函數、函數型時間序列，以及局部平穩時間序列多步向前預測區間的統計推斷。本書可作為統計學、數據科學等相關專業本科生或研究生的選修課教材，也可作為統計 學科研人員、企業管理人員和國家行政機關工作人員學習預測方法的參考用書。
復雜時間序列的統計推斷理論及預測方法 目錄
第1章 引言 1
1.1 非參數統計方法 1
1.2 時間序列的分布函數 2
1.3 函數型時間序列 4
1.4 時間序列的預測區間 6
1.5 內容和結構 8
第2章 時間序列分布函數的同時置信帶 10
2.1 主要結果 13
2.2 實施方法 15
2.3 數值模擬 16
2.3.1 基本數值模擬 16
2.3.2 與參數型同時置信帶的比較 20
2.4 實際數據分析 24
2.5 證明 25
2.5.1 預備引理 26
2.5.2 定理2.1的證明 27
2.5.3 定理2.2所用引理及證明 28
第3章 函數型時間序列的統計推斷 33
3.1 B樣條估計量及其漸近理論 35
3.2 分解 38
3.3 實施方法 40
3.3.1 節點數選擇 40
3.3.2 協方差估計 40
3.3.3 分位數估計 41
3.4 數值模擬 41
3.5 實際數據分析 44
3.6 證明 46
3.6.1 預備引理 46
3.6.2 定理3.1的證明 56
3.6.3 定理3.2的證明 59
第4章 局部平穩時間序列的多步向前預測區間 61
4.1 預測區間的構造方法 62
4.1.1 估計趨勢函數 62
4.1.2 估計方差函數 63
4.1.3 自回歸系數估計 63
4.1.4 建立的預測區間 63
4.2 實施方法 65
4.3 數值模擬 66
4.4 實證分析 73
4.4.1 探索性數據分析 73
4.4.2 基于季節性ARIMA模型預測空氣污染物濃度 76
4.4.3 基于所提出的方法預測空氣污染物濃度 79
第5章 工作總結與未來展望 84
參考文獻 85
在學期間完成的相關學術成果 89
致謝 90
展開全部
復雜時間序列的統計推斷理論及預測方法 作者簡介
李杰，中國人民大學統計學院講師（師資博士后）。2022年畢業于清華大學，獲得統計學博士學位。主要研究方向為函數型數據分析、時間序列和非參數統計。曾獲國際統計學會2021年簡·丁伯根獎一等獎，國際數理統計協會2020年Hannan Graduate Student Travel Award，并在Statistica Sinica等期刊發表論文多篇。
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