時間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）

定　價：￥139.00

作　者：	[美] 羅伯特·H.沙姆韋（Robert H.Shumway）著，李洪成，張茂軍，潘文捷譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	華章數(shù)學譯叢
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111658337	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	447	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《時間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）》在歐美是一本流行的時間序列分析教材，通過大量使用真實數(shù)據(jù)的實例展示解決問題的方法，例如發(fā)現(xiàn)自然和人為的氣候變化、使用功能磁共振成像評估疼痛感知實驗以及監(jiān)測核禁試條約?！稌r間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）》旨在作為物理、生物學和社會科學領(lǐng)域，以及統(tǒng)計學方向高年級本科或研究生教材?！稌r間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）》從不同層次深入探討時間序列分析理論和方法，除了涵蓋經(jīng)典的時間序列回歸方法、ARIMA模型、譜分析和狀態(tài)空間模型外，還介紹了新近發(fā)展的方法，包括分類變量時間序列分析、多元譜方法、長記憶時間序列、非線性模型、重采樣技術(shù)、GARCH模型、ARMAX模型、隨機波動率、小波和馬爾可夫鏈蒙特卡羅積分方法?！稌r間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）》以易于理解的方式講述了時間序列模型及其應用，內(nèi)容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數(shù)估計、模型診斷、預測、季節(jié)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(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進行了說明。《時間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）》旨在作為物理、生物學和社會科學領(lǐng)域以及統(tǒng)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。第4版的更新：重做所有圖形和繪圖并使其樣式統(tǒng)一。貝葉斯部分完全重寫，僅覆蓋線性高斯狀態(tài)空間模型。每個實例的R代碼直接在正文中提供，以便于重復數(shù)據(jù)分析過程。擴展了附錄部分，其中包含基本的R和R時間序列命令的指南。

作者簡介

　　Robert H Shumway是加利福尼亞大學戴維斯分校的統(tǒng)計學榮譽退休教授。他是美國統(tǒng)計協(xié)會的Fellow，也是國際統(tǒng)計協(xié)會的成員。 David S Stoffer是匹茲堡大學統(tǒng)計系教授。他是美國統(tǒng)計協(xié)會的Fellow。他為分類時間序列的分析做出了重大貢獻，并因為他的分析嬰兒睡眠狀態(tài)循環(huán)產(chǎn)生的分類時間序列的合作論文獲得了1989年美國統(tǒng)計協(xié)會杰出統(tǒng)計應用獎。

圖書目錄

譯者序
第4版前言
第3版前言
作者簡介
第1章　時間序列的特征1
　11　時間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)1
　12　時間序列統(tǒng)計模型7
　13　相關(guān)性測量12
　14　平穩(wěn)時間序列15
　15　相關(guān)系數(shù)的估計21
　16　向量值和多維時間序列27
　問題30
第2章　時間序列回歸和探索性數(shù)據(jù)分析37
　21　時間序列背景下的經(jīng)典回歸37
　22　探索性數(shù)據(jù)分析44
　23　時間序列中的平滑54
　問題58
第3章　ARIMA模型63
　31　自回歸移動平均模型63
　32　差分方程73
　33　自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)77
　34　模型預測83
　35　模型估計92
　36　非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的差分模型108
　37　建立ARIMA模型111
　38　使用自相關(guān)誤差進行回歸118
　39　乘法季節(jié)ARIMA模型120
　問題127
第4章　頻譜分析與濾波135
　41　循環(huán)性行為和周期性135
　42　譜密度141
　43　周期圖和離散傅里葉變換147
　44　非參數(shù)譜估計154
　45　參數(shù)譜估計166
　46　多序列和交叉譜169
　47　線性濾波器173
　48　滯后回歸模型177
　49　信號提取和最佳濾波181
　410　多維時間序列的譜分析185
　問題187
第5章　其他的時域主題195
　51　長記憶ARMA模型和分數(shù)階差分195
　52　單位根檢驗202
　53　GARCH模型205
　54　閾值模型212
　55　滯后回歸和傳遞函數(shù)建模216
　56　多元ARMAX模型220
　問題232
第6章　狀態(tài)空間模型234
　61　線性高斯模型234
　62　濾波、平滑和預測238
　63　極大似然估計245
　64　缺失數(shù)據(jù)修正253
　65　結(jié)構(gòu)模型：信號提取和預測257
　66　具有誤差相關(guān)的狀態(tài)空間模型260
　67　自助法狀態(tài)空間模型265
　68　平滑樣條和卡爾曼平滑器270
　69　隱馬爾可夫模型和轉(zhuǎn)移自回歸272
　610　帶轉(zhuǎn)移的動態(tài)線性模型282
　611　隨機波動率292
　612　狀態(tài)空間模型的貝葉斯分析298
　問題307
第7章　頻域統(tǒng)計方法313
　71　引言313
　72　譜矩陣和似然函數(shù)316
　73　聯(lián)合平穩(wěn)序列的回歸317
　74　確定性輸入的回歸324
　75　隨機系數(shù)回歸330
　76　設計實驗分析332
　77　判別和聚類分析344
　78　主成分和因子分析356
　79　頻譜包絡369
　問題378
附錄A　大樣本理論383
附錄B　時域理論398
附錄C　頻譜域定理406
附錄D　R補充428
參考文獻438