时间序列分析——基于R
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作者王燕编著
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300278988
出版时间2020-06
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数291页
字数423千字
定价39元
货号SC:9787300278988
上书时间2024-10-14
商品详情
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内容简介:
时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律，并预测未来的走势。在日常生产生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛地应用于经济，金融，天文，气象，海洋、物理、化学、医学，质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。本书是一本用R软件编写的入门级时间序列分析教材。主要包括：时间序列分析简介，时间序列分析的预处理，ARMA模型的性质，平稳序列的拟合与预测，无季节效应的非平稳序列分析，有季节效应的非平稳序列分析，多元时间序列分析。
目录:
第1章时间序列分析简介
1.1引言
1.2时间序列的定义
1.3时间序列分析方法
1.3.1描述性时序分析
1.3.2统计时序分析
1.4R简介
1.4.1R的特点
1.4.2R和RStudio的安装
1.4.3R语言基本规则
1.4.4生成时间序列数据
1.4.5时间序列数据的处理
1.4.6绘制时序图
1.4.7时间序列数据的导出
1.5习题
第2章时间序列的预处理
2.1平稳序列的定义
2.1.1特征统计量
2.1.2平稳时间序列的定义
2.1.3平稳时间序列的统计性质
2.1.4平稳时间序列的意义
2.2平稳性检验
2.2.1时序图检验
2.2.2自相关图检验
2.3纯随机性检验
2.3.1纯随机序列的定义
2.3.2纯随机序列的性质
2.3.3纯随机性检验
2.4习题
第3章ARMA模型的性质
3.1Wold分解定理
3.2AR模型
3.2.1AR模型的定义
3.2.2AR模型的平稳性判别
3.2.3平稳AR模型的统计性质
3.2.4自相关系数
3.2.5偏自相关系数
3.3MA模型
3.3.1MA模型的定义
3.3.2MA模型的统计性质
3.3.3MA模型的可逆性
3.3.4MA模型偏自相关系数拖尾
3.4ARMA模型
3.4.1ARMA模型的定义
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