时间序列与多元统计分析

统计思维是一种创造性思维，学统计可有助于培养可贵的创新能力，大学生掌握一些数据处理的方法将有助于提高写作，时间序列统计分析与多元统计分析是统计的应用性特别强的两个分支，它们对于培养学生的分析问题和解决问题的能力有很好积极的作用。

第1部分时间序列分析部分
第1章时间序列分析基础
1.1时间序列的基本概念
1.2时间序列分布
1.3时间序列数字特征
1.3.1均值函数
1.3.2自协方差函数
1.3.3自相关函数
1.3.4互协方差函数
1.4时间序列的平稳性
1.4.1两种平稳性定义
1.4.2两种平稳性关系
1.4.3平稳序列的数字特征
1.5时间序列的运算
1.5.1线性运算和延迟运算
1.5.2差分运算
1.5.3极限运算
1.5.4平稳线性时间序列
1.6复时间序列
习题1
第2章时间序列模型介绍
2.1自回归模型
2.1.1模型
2.1.2Yule-Walker方程
2.2滑动平均模型
2.2.1模型
2.2.2自协方差函数
2.2.3可逆条件
2.3自回归滑动平均模型
2.3.1模型
2.3.2平稳条件与可逆条件
2.3.3自协方差函数
2.4求和模型
2.5季节模型
2.6加法模型和乘法模型
习题2
第3章模型识别与拟合检验的工具
3.1模型识别的工具
3.1.1偏相关函数
3.1.2两个重要识别定理
3.2均值函数与自协方差函数的估计
3.2.1均值函数的矩估计
3.2.2自协方差函数和自相关函数的估计
3.3独立同分布序列的检验
3.3.1图判别法
3.3.2X2检验法
3.4谱函数
3.5矩阵的微分
3.6回归模型中异方差的处理
3.6.1异方差问题
3.6.2异方差检验
3.6.3异方差修正
习题3
第4章时间序列建模方法
4.1AR(p)模型的建模方法
4.1.1AR(p)模型的参数估计
4.1.2AR(p)模型的定阶
4.1.3AR(p)模型的拟合检验
4.2MA(q)模型的建模方法
4.2.1MA(q)模型的参数估计
4.2.2MA(q)模型的定阶
4.2.3MA(q)模型的拟合检验
4.3ARMA(p，q)模型的建模方法
4.3.1ARMA(p，q)模型的参数估计
4.3.2ARMA(p，q)模型的定阶
4.3.3ARMA(p，q)模型的拟合检验
4.4ARIMA(p，d，q)模型的建模简介
4.5季节模型的建模简介
习题4
第5章时间序列的预报方法
5.1线性最小均方误差预报方法
5.2条件期望预报方法
5.3具体模型的预报方法
5.3.1AR(p)序列的递推预报
5.3.2MA(q)序列的递推预报
5.3.3ARMA(p，q)序列的递推预报
5.3.4ARIMA(p，d，q)序列的预报
5.3.5季节序列的预报
5.3.6加法模型与乘法模型的预报方法
5.3.7分解预报法简介
5.4非决定性平稳序列及其两个分解定理
5.4.1非决定性平稳序列
5.4.2Wold分解定理
5.4.3Cramer分解定理
习题5
第6章时间序列分析步骤与统计软件SPSS的应用
6.1时间序列分析步骤
6.2SPSS在时间序列分析中的应用简介
6.2.1SPSS的基本操作简介
6.2.2建立数据文件
6.2.3绘制时间序列图
6.2.4绘制自相关函数和偏相关函数图
6.2.5AR、MA、ARMA和ARIMA序列的建模
6.3时间序列分析实例
习题6
第2部分多元统计分析部分
第7章多元统计分析基础
7.1统计量及其分布
7.1.1几个最常用统计量
7.1.2基于来自多维正态总体样本的统计量的分布
7.2多维正态分布的统计推断
7.2.1多维正态分布的参数估计
7.2.2多维正态分布参数的假设检验
7.2.3正态总体协方差矩阵的检验
7.3应用SPSS计算样本均值向量、协方差矩阵
7.4多维正态分布随机数的产生方法
习题7
第8章聚类分析
8.1距离与相似系数
8.1.1变量Xi与Xj的夹角余弦
8.1.2变量Xi与Xj的样本相关系数
8.1.3类与类的距离
8.2系统聚类法
8.3K-Means聚类法
8.4有序样品的聚类
8.4.1概述
8.4.2求很优分类法的递推公式
8.4.3Fisher方法的计算
8.5数值例——SPSS的应用
8.5.1K-Means法聚类分析
8.5.2系统聚类法聚类分析
习题8
第9章判别分析
9.1距离判别法
9.1.1马氏距离的概念
9.1.2两总体情形下的距离判别法
9.1.3多总体情形下的距离判别法
9.2Fisher判别法
9.3Bayes判别法
9.4数值例——SPSS的应用
习题9
第10章主成分分析
10.1总体主成分
10.2样本主成分
10.3数值例——SPSS的应用
习题10
第11章因子分析
11.1因子分析模型
11.2因子旋转
11.3因子分析模型的解
11.4因子得分
11.5数值例——SPSS的应用
习题11
第12章典型相关分析
12.1概述
12.2典型相关分析方法
12.3数值例——SPSS的应用
习题12
试题1时间序列与多元统计分析试题
试题2时间序列分析试题
部分习题答案
部分试题答案
附录
附录1多维正态分布的性质
附录2标准正态分布函数表
附录3t分布上侧分位数表
附录4X2分布上侧分位数表
附录5F分布上侧分位数表
参考文献