時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 剋萊爾 等 著，潘紅宇 等 譯

圖書標籤:

• 時間序列分析
• R語言
• 統計建模
• 數據分析
• 計量經濟學
• 預測
• 金融
• 經濟學
• 機器學習
• 原書第2版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111325727

版次：1

商品編碼：10490828

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章數學譯叢

開本：16開

齣版時間：2011-01-01

用紙：膠版紙

頁數：350

編輯推薦

　　

海報：
　　

內容簡介

　　《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》以易於理解的方式講述瞭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、模型識彆、參數估計、模型診斷、預測、季節模型、時間序列迴歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和門限模型。對所有的思想和方法，都用真實數據集和模擬數據集進行瞭說明。
　　《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》的一大特點是采用R語言來作圖和分析數據，書中的所有圖錶和實證結果都是用R命令得到的。作者還為《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》製作瞭大量新增或增強的-函數。《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》的另一特點是包含很多有用的附錄．例如，迴顧瞭有關期望、方差、協方差、相關係數等概念．筒述瞭條件期望的性質以及最小均方誤差預測等內容，這些附錄有利於關心技術細節的讀者深入瞭解相關內容．

作者簡介

　　Jonathan D Cryer，他美國艾奧瓦大學統計與精算學係退休教授。他是美國統計學會會士，獲得過艾奧瓦大學教學奬。除本書外，他還與人閤蓍有Statistics for Business：Dat，Analysis and Modelingfsecond Edition）、Minitab Handbook（Fifth Editiom、ElectronlCompaniontoStatlst。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言
第1章 引論
1.1 時間序列舉例
1.2 建模策略
1.3 曆史上的時間序列圖
1.4 本書概述
習題

第2章 基本概念
2.1 時間序列與隨機過程
2.2 均值、方差和協方差
2.3 平穩性
2.4 小結
習題
附錄A 期望、方差、協方差和相關係數

第3章 趨勢
3.1 確定性趨勢與隨機趨勢
3.2 常數均值的估計
3.3 迴歸方法
3.4 迴歸估計的可靠性和有效性
3.5 迴歸結果的解釋
3.6 殘差分析
3.7 小結
習題

第4章 乎穩時間序列模型
4.1 一般綫性過程
4.2 滑動乎均過程
4.3 自迴歸過程
4.4 自迴歸滑動平均混閤模型
4.5 可逆性
4.6 小結
習題
附錄B AR(2)過程的平穩域
附錄C ARMA(p，g)模型的自相關函數

第5章 平穩時間序列模型
5.1 通過差分平穩化
5.2 ARIMA模型
5.3 ARIMA模型中的常數項
5.4 其他變換
5.5 小結
習題
附錄D 延遲算子

第6章 模型識彆
6.1 樣本自相關函數的性質
6.2 偏白相關函數和擴展的自相關函數
6.3 對一些模擬的時間序列數據的識彆
6.4 非平穩性
6.5 其他識彆方法
6.6 一些真實時間序列的識彆
6.7 小結
習題

第7章 參數估計
7.1 矩估計
7.2 最小二乘估計
7.3 極大似然與五條件最小二乘
7.4 估計的性質一
7.5 參數估計例證
7.6 自助法估計ARIMA模型
7.7 小結
習題

第8章 模型診斷
8.1 殘差分析
8.2 過度擬閤和參數冗餘
8.3 小結
習題

第9章 預測
9.1 最小均方誤差預測
9.2 確定性趨勢
9.3 ARIMA預測
……
第10章 季節模型
第11章 時間序列迴歸模型
第12章 異議差時間序列模型
第13章 譜分析入門
第14章 譜估計
第15章 門限模型
參考答案

前言/序言

好的，以下是為您構思的、不包含原書內容的圖書簡介： --- 書名：數據驅動的未來：洞察與預測的藝術 副標題：探索復雜係統背後的隱藏規律 【內容簡介】 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰的河流，無處不在，卻又暗流湧動。如何從海量、動態變化的數據流中提煉齣有價值的洞察，並以前瞻性的眼光預見未來的趨勢？本書並非傳統意義上的數學或統計學教材，而是一本麵嚮實踐者的、關於“如何駕馭時間維度數據”的深度指南。它旨在為那些緻力於在金融市場、供應鏈管理、能源消耗、環境監測乃至社交網絡動態等領域捕捉稍縱即逝的信號的專業人士，提供一套完整、係統且高度實用的分析框架與操作工具集。 我們深知，麵對現實世界中那些充滿噪聲、非綫性和隨機性的復雜數據序列，僅僅依靠基礎的描述性統計往往力不從心。本書的核心理念在於，將時間序列分析視為一種理解和塑造未來的“藝術與科學”的結閤體。它帶領讀者超越簡單的綫性假設，深入探索那些塑造我們所觀察到的現象的潛在機製。 第一部分：基石與範式轉換——理解時間之維的本質 本部分聚焦於構建穩固的分析基礎。我們首先需要清晰地界定什麼是“時間序列數據”，以及它與普通橫截麵數據的根本區彆——即數據點之間的依賴性與順序性。我們將詳細解析時間序列數據的核心特徵，如趨勢（長期的方嚮性運動）、季節性（可預測的周期性波動）以及隨機噪聲（無法被模型捕獲的部分）。 隨後，本書引入瞭至關重要的“平穩性”概念。平穩性是許多經典時間序列模型能夠有效運作的前提。我們將剖析不同類型的平穩性，並介紹如何通過數據轉換（如差分、對數變換）來“馴服”非平穩序列，使其滿足模型要求。這不是枯燥的理論推導，而是通過大量案例展示，如何快速識彆數據中的非平穩“陷阱”。 我們還將探討數據的分解方法。如何將一個復雜的觀測值拆解成可解釋的組成部分？本書提供瞭一套層次化的分解策略，從經典的加法模型到更靈活的乘法模型，確保讀者能夠清晰地分離齣周期性信號與長期驅動力。 第二部分：深度模型構建——從經典理論到現代前沿 本書的核心競爭力在於其對模型選擇和實施的精細化指導。我們將係統地介紹構成現代時間序列分析工具箱的幾大類核心模型。 迴歸驅動模型（ARIMA傢族的精妙之處）： 我們不會停留在教科書式的公式介紹，而是深入探討自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及差分（I）組件如何協同工作，以捕捉數據的內部依賴結構。重點在於模型識彆（ACF和PACF的實際解讀）、參數估計的魯棒性，以及如何係統地進行模型診斷，確保模型不僅僅是“擬閤”數據，而是真正“解釋”瞭數據的生成過程。 季節性與多尺度分析： 針對日常、月度或年度周期性強烈的數據集，本書提供瞭專業的季節性自迴歸移動平均（SARIMA）模型的應用指南，並探討瞭如何處理多個疊加季節性（例如，既有周度波動，又有年度峰榖）的復雜情況。 狀態空間方法與卡爾曼濾波： 這是一個從“現象描述”轉嚮“內在機製探索”的關鍵飛躍。狀態空間模型允許我們將無法直接觀測的係統“隱藏狀態”納入分析，通過卡爾曼濾波等工具，實現對這些潛在狀態的實時、最優估計。這對於跟蹤變化中的係統（如自動駕駛、金融資産的波動性變化）至關重要。 波動性建模的革命（GARCH族係）： 資産價格、風險敞口等領域，均錶現齣波動性聚集的特性。本書將詳盡介紹廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型的結構，包括標準GARCH、EGARCH（處理非對稱效應）以及GARCH-in-Mean等變體。這部分內容是風險管理和量化交易人員不可或缺的知識體係。 第三部分：高維、非綫性和復雜係統的應對策略 現實世界的挑戰往往是多變量的，且往往不遵循綫性的因果關係。本部分著眼於處理更具挑戰性的數據場景。 嚮量自迴歸（VAR）模型與格蘭傑因果檢驗： 當多個時間序列相互影響時，VAR模型成為研究係統內動態交互的利器。我們將重點展示如何利用VAR框架評估變量間的相互影響強度和時間滯後效應，並嚴謹地應用格蘭傑因果檢驗來支持或駁斥變量間的預測關係。 非綫性動力學與閾值模型： 傳統的綫性模型在麵對結構突變或非對稱響應時會失效。本書引入瞭狀態依賴性模型，例如嚮量自迴歸-非綫性（VARX）和開關（Switching）模型，幫助讀者識彆數據生成過程中的“轉摺點”和“ regime shifts”。 時間序列機器學習的融閤： 隨著計算能力的提升，我們探討瞭如何將深度學習結構（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）有效地融入傳統的時間序列預測流程中，尤其是在特徵工程和捕捉長期依賴方麵的優勢與局限性。 【本書特色】 本書的獨特之處在於其對計算實現的強調。它不隻是停留在理論層麵，而是提供瞭一套完整的、跨平颱的可操作指南。每一章節都配有詳盡的案例分析，這些案例均來源於實際的工程、經濟或科學問題。通過這些實踐，讀者將學會如何選擇閤適的分析工具，如何高效地清洗和預處理真實世界的數據集，如何對模型的輸齣結果進行批判性評估，並最終將復雜的分析轉化為清晰、可執行的商業或科學決策。 【適閤讀者】 數據科學傢、金融分析師、經濟建模師、量化研究員、供應鏈規劃師，以及所有希望將復雜動態數據轉化為預測優勢的技術專業人士。無論您是剛剛接觸時間序列分析，還是希望深化現有知識體係，本書都將是您探索數據驅動型未來不可或缺的參考手冊。 ---

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》在講解深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。作者對經典時間序列模型，如ARIMA傢族，進行瞭非常細緻的剖析，從模型的假設條件到參數估計，再到模型檢驗，每一步都解釋得清清楚楚。我特彆喜歡書中對異常值處理和季節性時間序列建模的章節，這些是在實際數據分析中經常會遇到的難題，而書中給齣瞭非常係統化的解決方案。對於GARCH模型這類更進階的內容，書中的講解也相當到位，它不僅解釋瞭模型的數學形式，還展示瞭如何在R中實現這些模型，並對模型的輸齣結果進行解讀。另外，書中對非綫性時間序列模型也有一定的介紹，雖然篇幅不長，但足以讓我對這個領域有一個初步的瞭解。更難得的是，這本書的參考文獻列錶非常豐富，為想要深入研究某個特定主題的讀者提供瞭進一步學習的指引。閱讀這本書的過程，就像是在與一位經驗豐富的時間序列分析專傢進行對話，他總能在我睏惑的地方點撥迷津，讓我豁然開朗。它的結構清晰，語言嚴謹，又不失啓發性，是一本值得反復閱讀的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是時間序列分析領域的“聖經”！作為一名剛接觸這個領域的研究生，我真的慶幸自己選擇瞭它。書的內容非常紮實，從最基礎的概念講起，比如平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的含義和計算，到ARMA、ARIMA模型，再到更復雜的GARCH模型和狀態空間模型，講解得層層遞進，邏輯清晰。最棒的是，它不僅僅是理論的堆砌，作者在每一章都提供瞭大量的R語言代碼示例，讓我能夠跟著書中的步驟一步步實踐，將理論知識轉化為實際操作。尤其是那些針對不同應用場景的案例分析，比如金融數據的波動性建模、經濟指標的預測等等，讓我對時間序列分析的應用有瞭直觀的認識。我特彆喜歡書中的圖示，很多概念通過圖錶講解得非常到位，比如不同模型下ACF和PACF的形狀差異，讓我一下子就理解瞭模型的特點。而且，書中的練習題也非常有挑戰性，能很好地檢驗我對知識的掌握程度。我經常會花上幾個小時去啃一本，雖然過程有些燒腦，但每次學完都覺得收獲滿滿。如果你真的想把時間序列分析這門課學透，並且熟練掌握R語言進行實踐，這本書絕對是你的不二之選。它為我打開瞭時間序列分析的大門，讓我能夠自信地去處理和分析各種時間序列數據。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得時間序列分析是一個既迷人又具有挑戰性的領域，而《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭這片復雜的“叢林”。書中的講解風格非常接地氣，作者並沒有迴避模型中的一些“坑”，比如如何診斷模型是否收斂，如何處理模型不平穩的情況等等，反而通過大量的實例，讓我們深刻地認識到這些問題的重要性以及應對方法。我尤其欣賞書中對於模型解釋性的強調，它不僅僅是教你如何“跑模型”，更是教你如何理解模型的輸齣，如何從模型的參數中挖掘齣有用的信息。比如，對於ARIMA模型中係數的解釋，書中有非常詳細的說明，讓我明白這些係數背後所代錶的實際意義。此外，書中對模型評估指標的介紹也非常全麵，從MAE、RMSE到MAPE，它不僅給齣瞭計算方法，還解釋瞭它們各自的優缺點，以及在什麼情況下更適閤使用哪種指標。這本書的R語言代碼示例，也足夠詳細，可以直接拿來復用，並且作者會解釋代碼中的每一個關鍵點，讓你知其然，更知其所以然。它是一本真正從讀者角度齣發的書，能夠幫助我們建立起對時間序列分析的整體認知，並且具備解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名數據科學愛好者，我一直在尋找一本既能打好理論基礎，又能兼顧實操技能的時間序列分析書籍。而這本《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》恰好滿足瞭我的需求。它巧妙地將理論與實踐相結閤，每一章的理論講解之後，都緊跟著相應的R語言實現。我非常喜歡書中通過實際數據集進行的案例分析，這些案例覆蓋瞭金融、經濟、氣象等多個領域，讓我能夠看到時間序列分析在不同場景下的應用。例如，書中對股票價格的預測和分析，讓我對如何處理金融時間序列有瞭更深的認識。另外，書中關於時間序列分解（如趨勢、季節、周期、隨機成分）的講解，也讓我能夠更好地理解時間序列數據的內在結構。作者在書中也提到瞭一些更前沿的模型，比如狀態空間模型及其在R中的實現，這讓我對時間序列分析的未來發展有瞭一個初步的認識。總的來說，這本書不僅適閤初學者，也對有一定基礎的讀者非常有價值。它提供瞭一種循序漸進的學習路徑，讓我能夠逐步掌握時間序列分析的核心概念和技術，並且能夠獨立地運用R語言來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

這本《時間序列分析及應用（R語言）（原書第2版）》對於我這樣一個有著一定統計學基礎，但對時間序列分析接觸不深的從業者來說，簡直是雪中送炭。書中在理論部分的處理上，並沒有過多地糾纏於復雜的數學推導，而是側重於概念的理解和模型的直觀解釋。比如，對於ARIMA模型的介紹，它清晰地闡述瞭AR、MA、I部分的含義，以及它們如何組閤起來捕捉序列的依賴關係。更令我驚喜的是，書中對模型的診斷和選擇部分進行瞭詳盡的講解，包括殘差分析、信息準則（AIC, BIC）的使用，以及如何通過交叉驗證來評估模型的預測能力。這些都是在實際工作中非常重要的環節，能夠幫助我們避免“過擬閤”或“欠擬閤”的問題。書中提供的R代碼示例，不僅是簡單的粘貼復製，而是包含瞭很多實用的技巧和細節，例如如何處理缺失值、如何進行數據預處理、如何可視化分析結果等。我尤其欣賞書中關於時間序列預測的討論，涵蓋瞭點預測、區間預測，以及如何評估預測的準確性。對於需要進行業務預測和風險管理的我來說，這部分內容提供瞭非常有價值的指導。這本書的優點在於它的實用性和前瞻性，它不僅教會我“做什麼”，更教會我“為什麼這樣做”，讓我能夠更靈活地運用時間序列分析工具來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

下單的時候湖北還有貨 ,提交瞭就成配貨瞭 過瞭四五天纔到手

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，挺好的呢，五星推薦

評分☆☆☆☆☆

好書，真心不錯

評分☆☆☆☆☆

價格便宜 送貨快 支持京東 不錯的書

評分☆☆☆☆☆

質量很好，即使沒有r語言的部分，也是一本很好的書

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好書。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，比較適閤自己，內容很詳細