时间序列分析与R软件【前几页有笔记和划线】

图书标准信息

• 作者 薛毅、陈立萍 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2020-05
• 版次 1
• ISBN 9787302546832
• 定价 48.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 249页
• 字数 394千字

【内容简介】

本书的最大特点是均衡时间序列分析的理论与应用，将概念、理论、软件与计算融为一体。以线性模型为主线，介绍时间序列分析的基本概念与基本理论，常用的建模与预测方法，以及使用 R软件完成与模型有关的计算。

 

本书是时间序列分析的入门教材或教学参考书，读者不需要具有深厚的数学基础知识，也不需要具备很高的计算机水平。只要具有理、工、经、管等专业的数学基础，同时具备简单的计算操作及 R语言运用能力，就能阅读本书，掌握处理时间序列分析的基本方法及相关的计算，并利用这些知识与方法为学习与科研服务。

 

本书可以作为数学、统计、经济和管理等专业的“时间序列分析”课程或“时间序列分析”实验课的教材或教学参考书，或者是从事时间序列分析方面研究人员的参考书。

 

【作者简介】

一直从事数学建模、计算数学和运筹学方面的教学与科研工作。主讲多门本科生、研究生课程，其中“数学建模”课程荣获北京市精品课程（2005年度）。出版著作或教材15部，译著2部，其中《数学建模基础》和《数值分析与科学计算》获得北京市高等教育精品教材奖（2006年度和2013年度），《数学建模基础》获国家“十一五”规划教材，《统计建模与R软件》被誉为国内第一本系统介绍R的中文书籍。两次被评为北京市优秀教师（2006年和2017年）。近几年出

【目录】

目录
前言  I
第 1章绪论  1 
11时间序列的定义与举例 1 
111定义 1 
112举例 2 
12时间序列的构成与分解 5 
121长期趋势  6 
122季节变动  8 
123循环波动  8 
124随机波动  9 
125时间序列模型  9 
126时间序列的分解  9 
13时间序列的平稳性  12 
131时间序列的基本概念                                                     12 
132随机游动                                                                 13 
133平稳时间序列的定义                                                     14 
134样本的自相关函数  15 
14白噪声  16 
141白噪声的定义                                                            16 
142白噪声序列的检验  16 
15平稳性检验  18 
151时序图  18 
152自相关函数图检验  20习题 1                                                                                22
第 2章平稳时间序列分析                                                              25 
21线性差分方程及其平稳性  25 
211线性差分方程解的形式  25 
212线性差分方程解的平稳性  27 
22 AR模型  28 
221 AR模型的定义  28 
222延迟算子                                                                 28 
223 AR模型的平稳性条件  28 
IV目录 
224 AR模型的自协方差函数和自相关函数  31 
225偏自相关函数                                                            36 
226样本的偏自相关函数                                                     38 
23 MA模型  39 
231 MA模型的定义                                                          39 
232 MA模型的自协方差函数和自相关函数                                  39 
233 MA模型的可逆性  41 
234 MA模型的偏自相关函数  42 
24 ARMA模型                                                                    44 
241平稳性与可逆性                                                        45 
242可逆性与 AR(∞)模型  45 
243平稳性与 MA(∞)模型                                                 46 
244自相关函数和偏自相关函数的性质                                     47 
25 ARMA模型中的参数估计  50 
251矩估计  50 
252最小二乘估计                                                            54 
253极大似然估计与无条件最小二乘估计  58 
254 R中的参数估计函数                                                     61 
26 ARMA模型中阶数的确定  64 
261使用截尾性质确定阶数  64 
262使用 AIC或 BIC准则确定阶数                                        68 
27模型检验                                                                        70 
271参数的显著性检验  70 
272模型诊断                                                                 72 
273 R中的模型诊断函数                                                     76 
28模型预测                                                                        79 
281最小均方误差预测  79 
282 ARMA模型预测                                                         80 
283 ARMA模型预测函数  86 
29 ARMA模型建模                    87
291化工生产批次序列的分析  87 
292 New Haven市年平均气温的时序分析 92习题 2 94
第 3章非平稳时间序列分析 (1)  98