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時間序列分析及其應用(基於R語言實例原書第4版)/華章數學譯叢

  • 作者：(美)羅伯特·H.沙姆韋//戴維·S.斯托弗|責編:馮秀泳|譯者:李洪成//張茂軍//潘文捷
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111658337
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：447
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以易於理解的方式講述了時間序列模型及其應用，內容包括趨勢、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模型、模型識別、參數估計、模型診斷、預測、季節模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和閾值模型。對所有的思想和方法，都用真實數據集和模擬數據集進行了說明。本書旨在作為物理、生物學和社會科學領域以及統計學方向的研究生教材，有些部分還可以用作本科生時間序列入門課程的教材。
作者介紹
(美)羅伯特·H.沙姆韋//戴維·S.斯托弗|責編:馮秀泳|譯者:李洪成//張茂軍//潘文捷
目錄
譯者序
第4版前言
第3版前言
作者簡介
第1章  時間序列的特徵
  1.1  時間序列數據的性質
  1.2  時間序列統計模型
  1.3  相關性測量
  1.4  平穩時間序列
  1.5  相關係數的估計
  1.6  向量值和多維時間序列
  問題
第2章  時間序列回歸和探索性數據分析
  2.1  時間序列背景下的經典回歸
  2.2  探索性數據分析
  2.3  時間序列中的平滑
  問題
第3章  ARIMA模型
  3.1  自回歸移動平均模型
  3.2  差分方程
  3.3  自相關係數和偏相關係數
  3.4  模型預測
  3.5  模型估計
  3.6  非平穩數據的差分模型
  3.7  建立ARIMA模型
  3.8  使用自相關誤差進行回歸
  3.9  乘法季節ARIMA模型
  問題
第4章  頻譜分析與濾波
  4.1  循環性行為和周期性
  4.2  譜密度
  4.3  周期圖和離散傅里葉變換
  4.4  非參數譜估計
  4.5  參數譜估計
  4.6  多序列和交叉譜
  4.7  線性濾波器
  4.8  滯后回歸模型
  4.9  信號提取和最佳濾波
  4.10  多維時間序列的譜分析
  問題
第5章  其他的時域主題
  5.1  長記憶ARMA模型和分數階差分
  5.2  單位根檢驗
  5.3  GARCH模型
  5.4  閾值模型
  5.5  滯后回歸和傳遞函數建模
  5.6  多元ARMAX模型
  問題
第6章  狀態空間模型
  6.1  線性高斯模型

  6.2  濾波、平滑和預測
  6.3  極大似然估計
  6.4  缺失數據修正
  6.5  結構模型：信號提取和預測
  6.6  具有誤差相關的狀態空間模型
  6.7  自助法狀態空間模型
  6.8  平滑樣條和卡爾曼平滑器
  6.9  隱馬爾可夫模型和轉移自回歸
  6.10  帶轉移的動態線性模型
  6.11  隨機波動率
  6.12  狀態空間模型的貝葉斯分析
  問題
第7章  頻域統計方法
  7.1  引言
  7.2  譜矩陣和似然函數
  7.3  聯合平穩序列的回歸
  7.4  確定性輸入的回歸
  7.5  隨機係數回歸
  7.6  設計實驗分析
  7.7  判別和聚類分析
  7.8  主成分和因子分析
  7.9  頻譜包絡
  問題
附錄A  大樣本理論
附錄B  時域理論
附錄C  頻譜域定理
附錄D  R補充
參考文獻

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