时间序列分析及其应用(基于R语言实例原书第4版)/华章数学译丛--聚文网

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内容简介

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和阈值模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。本书旨在作为物理、生物学和社会科学领域以及统计学方向的研究生教材，有些部分还可以用作本科生时间序列入门课程的教材。

译者序第4版前言第3版前言作者简介第1章时间序列的特征 1.1 时间序列数据的性质 1.2 时间序列统计模型 1.3 相关性测量 1.4 平稳时间序列 1.5 相关系数的估计 1.6 向量值和多维时间序列问题第2章时间序列回归和探索性数据分析 2.1 时间序列背景下的经典回归 2.2 探索性数据分析 2.3 时间序列中的平滑问题第3章 ARIMA模型 3.1 自回归移动平均模型 3.2 差分方程 3.3 自相关系数和偏相关系数 3.4 模型预测 3.5 模型估计 3.6 非平稳数据的差分模型 3.7 建立ARIMA模型 3.8 使用自相关误差进行回归 3.9 乘法季节ARIMA模型问题第4章频谱分析与滤波 4.1 循环性行为和周期性 4.2 谱密度 4.3 周期图和离散傅里叶变换 4.4 非参数谱估计 4.5 参数谱估计 4.6 多序列和交叉谱 4.7 线性滤波器 4.8 滞后回归模型 4.9 信号提取和最佳滤波 4.10 多维时间序列的谱分析问题第5章其他的时域主题 5.1 长记忆ARMA模型和分数阶差分 5.2 单位根检验 5.3 GARCH模型 5.4 阈值模型 5.5 滞后回归和传递函数建模 5.6 多元ARMAX模型问题第6章状态空间模型 6.1 线性高斯模型

时间序列分析及其应用(基于R语言实例原书第4版)/华章数学译丛

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