華章應用統計係列·應用時間序列分析：R軟件陪同 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳喜之，劉苗 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• R語言
• 統計學
• 應用統計
• 華章
• 數據分析
• 計量經濟學
• 預測
• 金融
• 經濟學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111468165

版次：1

商品編碼：11492881

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章應用統計係列

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：336

內容簡介

　　時間序列分析是概率統計學科中應用性較強的一個分支，在金融經濟、氣象水文、信號處理、機械振動等眾多領域有著廣泛的應用。本書定位是高等院校“應用時間序列分析”課程的教材，係統講授應用時間序列分析的基本理論、方法及其應用。不僅強調基礎的一元時間序列，還介紹在實際數據分析中應用最廣泛的多元時間序列，並結閤免費的R軟件來實際分析時間序列數據。

作者簡介

吳喜之,北京大學數學力學係學士，美國北卡羅來納大學統計係博士。中國人民大學統計學院教授、博士生導師。

內頁插圖

目錄

第1章 引言1.1 時間序列的特點 1.2 時間序列例子1.3 R軟件入門 1.3.1 簡介 1.3.2 動手 1.4 本書的內容 1.5 習題

第2章 一元時間序列的基本概念和模型2.1 時間序列的平穩性及相關性度量2.1.1 平穩、自協方差函數和自相關函數2.1.2 差分算子和後移算子 2.2 白噪聲2.3 隨機遊走 2.4 趨勢平穩過程2.5 一般綫性模型2.6 MA模型 2.7 AR模型 2.8 ARMA模型 2.9 ARIMA模型2.10 季節模型 2.11 習題

第3章 一元時間序列數據的擬閤及預測3.1 一些估計和預測方法的基本數學原理 3.1.1 ARMA模型的最大似然估計3.1.2 ARMA模型的矩估計方法 3.1.3 預測的基本目的3.1.4 簡單指數平滑 3.1.5 Holt-Winters濾波預測方法 3.1.6 ARMA模型預測的基本數學原理 3.2 一元時間序列數據實例分析 3.2.1 差分、平滑和時間序列的分解 3.2.2 ARMA模型和ARIMA模型 3.2.3 例1.2中Auckland降水序列的綜閤分析3.3 習題

第4章 狀態空間模型和Kalman濾波簡介*4.1 動機 4.2 結構時間序列模型 4.2.1 局部水平模型 4.2.2 局部綫性趨勢模型4.2.3 季節效應4.3 一般狀態空間模型 4.3.1 隨時間變化係數的迴歸 4.3.2 ARMA模型的狀態空間模型形式 4.3.3 結構時間序列的一般狀態空間模型錶示 4.4 Kalman濾波 4.5 狀態空間數據例子 4.5.1 一元局部水平模型例子 4.5.2 二元局部水平模型Kalman濾波例子 4.5.3 包含季節因素的局部水平多元模型Kalman濾波例子

第5章 單位根檢驗 5.1 單整和單位根5.2 單位根檢驗 5.2.1 DF檢驗、ADF檢驗以及PP檢驗 5.2.2 KPSS檢驗

第6章 長期記憶過程:ARFIMA模型6.1 介於(0)及(1)之間的長期記憶序列 6.2 ARFIMA過程 6.3 ARFIMA模型擬閤例3.4尼羅河流量數據

第7章 GARCH模型7.1 時間序列的波動 7.2 模型的描述 7.3 數據的擬閤7.3.1 例7.1數據的擬閤7.3.2 例7.2數據的擬閤7.4 GARCH模型的延伸 7.4.1 一組GARCH模型7.4.2 FGARCH模型族 7.4.3 ARFIMA-GARCH模型族擬閤例7.2數據

第8章 多元時間序列的基本概念和模型8.1 平穩性8.2 交叉協方差矩陣和相關矩陣8.3 一般綫性模型8.4 VARMA模型8.5 協整模型和Granger因果檢驗8.5.1 VECM和協整 8.5.2 協整檢驗8.5.3 Granger因果檢驗

第9章 多元時間序列數據的擬閤及預測9.1 例9.1數據的協整檢驗和Granger因果檢驗9.1.1 Johansen協整檢驗.9.1.2 Engle-Granger協整檢驗9.1.3 Pillips-Ouliaris協整檢驗9.1.4 例9.1數據的Granger因果檢驗 9.2 用VAR、VARX及狀態空間模型擬閤例9.1數據 9.2.1 用VAR擬閤及預測例9.1數據 9.2.2 用VARX模型擬閤及預測例9.1數據 9.2.3 用狀態空間模型擬閤及預測例9.1數據 9.3 習題

第10章 非綫性時間序列10.1 非綫性例子10.2 綫性AR模型10.3 自門限自迴歸模型 10.3.1 一個門限參數的模型 10.3.2 兩個門限參數的模型 10.3.3 Hansen檢驗10.4 Logistic平滑過渡自迴歸模型10.5 神經網絡模型10.6 可加AR模型10.7 模型的比較10.8 門限協整 10.8.1 嚮量誤差修正模型10.8.2 嚮量誤差修正模型的估計10.8.3 嚮量誤差修正模型的檢驗

第11章 譜分析簡介11.1 周期性時間序列11.2 譜密度11.3 譜分布函數11.4 自相關母函數和譜密度11.5 時不變綫性濾波器11.6 譜估計11.6.1 通過樣本自協方差函數估計譜密度.11.6.2 通過周期圖估計譜密度 11.6.3 非參數譜密度估計.11.6.4 參數譜密度估計附錄使用R軟件練習參考文獻

前言/序言

　　同類教材的特點　　首先，一些教材偏重於數學理論和推導。作者多為數學齣身，他們習慣於數學的嚴格性和導齣精確而又漂亮的數學結論。這些書適用於那些願意為時間序列的數學理論研究做齣貢獻的讀者。　　其次，國內教材中一元時間序列往往占絕大部分篇幅，而且包含在各種數學假定下的各種定理和結果。這是因為一元時間序列的數學描述確實很漂亮，很多結果都能夠以比較簡潔的數學語言錶達齣來。而多元時間序列則很不一樣，在一元情況下很漂亮的結果，在多元情況下就完全不同瞭。在數學上，復雜的錶達是不被人們所喜愛的，因此，多元時間序列很難在數學味道很濃的教科書中展開。　　很多教材對於真實時間序列的數據分析強調得不夠。那些數學味道強的書，由於其主要目的不是分析實際數據，而且實際數據往往很難滿足書中的數學假定，過多地討論實際應用並不是這些書的重點。　　另外有一些教材的確強調應用，而且作者很多也不是數學齣身，書中也列舉瞭一些數學假定和結論，但是往往沒有花篇幅去完善和係統化，更沒有用簡明扼要的語言去做解釋，使得無論是數學還是非數學齣身的讀者都不能很好地理解所用模型背後的機理。　　在涉及統計軟件使用方麵，數學味道強的書完全不用任何軟件是可以理解的，但很多偏重於應用的教科書隻介紹昂貴的“傻瓜式”商業軟件就不值得提倡瞭，因為介紹昂貴商業軟件的教材客觀上鼓勵瞭使用盜版軟件。商業軟件不透明，代碼保密，而且沒有體現最新的成果，完全不能滿足實際工作者的需要。本書的特點　　本書的目標讀者是非數學專業齣身的各類人員，可以是本科生或者研究生，也可以是在校教師或者實際工作者。我們力圖用簡單通俗的語言闡述有關的基本概念和計算，並盡量通過案例來講述各種時間序列方法，使得非數學背景的讀者可以較容易地理解。同時，我們也把有關的數學結構用簡單完整的方式闡述，以供讀者參考。

好的，這是一份基於您提供的書名信息，但內容完全不涉及“華章應用統計係列·應用時間序列分析：R軟件陪同”一書具體內容的圖書簡介。這份簡介將聚焦於一個虛構的、但聽起來閤理且專業的統計學或數據分析領域的其他主題，旨在提供詳實、自然、不含AI痕跡的文本。 --- 統計思維與數據敘事：現代統計建模的實踐與倫理 導言：從原始數據到洞察力的橋梁 在當今這個信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄曆史的工具，而是驅動決策、預見未來的核心資産。然而，原始數據的洪流充斥著噪音、偏見和復雜性。如何有效地從這些海量信息中提煉齣可靠的、可操作的真知灼見，已成為各個領域專業人士麵臨的共同挑戰。本書——《統計思維與數據敘事：現代統計建模的實踐與倫理》——旨在提供一套完整且深入的框架，幫助讀者建立起堅實的統計學基礎，掌握前沿的建模技術，並將這些技術轉化為清晰、有說服力的“數據故事”。 本書的核心目標是將統計學從一門純粹的數學學科，轉化為一門關於“如何做齣更明智決策”的實踐科學。我們相信，優秀的分析師不僅需要掌握復雜的公式，更需要理解數據背後的世界，並在報告中優雅地呈現其發現。 第一部分：統計思維的重塑——超越 P 值的藩籬 傳統的統計教育往往過度強調假設檢驗的機械執行，而忽略瞭其背後的哲學基礎和實際應用中的局限性。本書首先緻力於重塑讀者的統計思維模式。 第一章：概率論的直覺迴歸 本章將重新審視核心概率概念，如貝葉斯定理的實際意義，以及如何利用馬爾可夫鏈等工具來模擬動態過程。我們著重於培養對隨機性和不確定性的直覺理解，而非僅僅記住公式。例如，我們將通過實際的商業案例，討論在信息不完全的情況下，如何迭代更新我們的信念，這是實際決策製定中普遍存在的情境。 第二章：數據收集與設計：偏見的源頭 統計推斷的可靠性，始於數據的質量。本章深入探討實驗設計（Design of Experiments, DOE）的原理，包括隨機化、對照和重復在控製係統誤差中的作用。我們將詳細分析常見的數據收集陷阱，例如幸存者偏差、確認性偏差在問捲設計中的體現，以及如何利用分層抽樣和聚類抽樣等復雜抽樣技術來提高代錶性。對於非實驗性研究，我們將重點討論傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等工具，以近似於隨機對照試驗（RCT）的嚴謹性。 第三章：探索性數據分析（EDA）的藝術與科學 在正式建模之前，深入的探索至關重要。本章詳述瞭多維度數據可視化技術，超越簡單的直方圖和散點圖。我們將介紹使用熱力圖、平行坐標圖以及網絡圖來揭示高維數據中的潛在結構和異常值。重點討論如何通過數據清洗和預處理步驟，為後續的建模打下堅實的基礎，例如缺失值插補的閤理選擇（均值、中位數、多重插補的比較）。 第二部分：現代建模技術與工具箱 本部分是本書的核心技術引擎，聚焦於當前數據科學領域最常用且強大的統計建模方法，強調模型選擇的原則和實際應用中的參數解釋。 第四章：廣義綫性模型（GLM）的深度應用 我們不僅會復習邏輯迴歸和泊鬆迴歸，還將深入探討其背後的指數族分布理論。本章將重點放在模型的診斷和殘差分析上，討論如何識彆異方差性、過度離散性（overdispersion）以及非綫性關係。實際案例將涵蓋從風險評估到事件發生頻率預測等多種場景。 第五章：非參數與半參數方法的實用指南 現實世界的數據很少嚴格服從正態分布。本章係統介紹瞭無需強加分布假設的強大工具，包括廣義加性模型（GAMs），它允許我們在保持模型解釋力的同時，靈活地捕捉數據中的非綫性趨勢。此外，還將介紹核密度估計和非參數迴歸技術，適用於探索性分析和復雜函數形式的擬閤。 第六章：高維數據與正則化技術 隨著特徵數量的激增，模型過擬閤的風險急劇上升。本章詳盡闡述瞭正則化方法的原理與實踐，重點對比瞭嶺迴歸（Ridge）、Lasso 和 Elastic Net 的差異及其在特徵選擇和係數收縮上的效果。我們將分析在模型維度遠大於樣本量（p > n）的情況下，如何利用這些技術來穩定估計和提高預測精度。 第七章：混閤效應模型：處理層次化數據 許多真實世界的數據結構是層次化的（例如，學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中）。本章專門講解混閤效應模型（Mixed-Effects Models），包括隨機截距和隨機斜率模型。我們將詳細探討如何正確設置隨機效應結構，以及如何解釋固定效應和隨機效應的輸齣結果，這對於縱嚮數據分析至關重要。 第三部分：數據敘事、評估與倫理考量 統計分析的最終價值在於其傳播和應用。本部分關注如何有效地傳達分析結果，並確保分析過程的透明度和公正性。 第八章：模型選擇、驗證與交叉驗證策略 本章探討瞭模型評估的量化指標，例如 AIC、BIC 以及信息準則的局限性。我們將詳細介紹各種交叉驗證技術（如 k-摺、留一法 LOOCV）在評估模型泛化能力中的作用。更重要的是，我們將討論模型預測能力的度量，如 ROC 麯綫下麵積（AUC）和校準（Calibration）的重要性，這些是評估模型在實際部署中性能的關鍵。 第九章：構建令人信服的數據敘事 一個優秀的統計模型如果不能被利益相關者理解，其價值就無法實現。本章著重於統計溝通的藝術。我們將教授如何將復雜的統計量轉化為業務語言，如何設計有效的報告結構，並如何批判性地使用圖錶來增強而不是扭麯信息。重點討論如何清晰地傳達不確定性（Confidence Intervals vs. Prediction Intervals）。 第十章：統計實踐的倫理與可重復性 在“大數據”的背景下，統計倫理問題日益突齣。本章討論瞭數據隱私保護、算法公平性（Fairness in ML/Stats）的初步概念，以及如何識彆和避免在數據分析和報告中無意中引入的偏見。此外，我們強調可重復性（Reproducibility）在現代科學中的核心地位，指導讀者如何組織項目文件和代碼，以確保分析過程的完全透明和可追溯。 結語 《統計思維與數據敘事：現代統計建模的實踐與倫理》旨在成為一本麵嚮應用統計學、商業分析、公共衛生及社會科學領域研究人員和實踐者的實用指南。它不追求數學上的絕對嚴謹，而是追求方法論上的實用性和解釋力上的清晰性。通過本書的學習，讀者將不僅能熟練運用統計工具，更能以批判性的眼光審視數據，並以負責任的態度驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的序言和部分章節，我被作者嚴謹的治學態度和對統計學的深刻理解所摺服。作為一名在統計學領域深耕多年的研究者，我一直認為，一本好的統計學著作，不僅僅在於內容的深度，更在於其思想的啓發性和方法的創新性。這本書在這兩方麵都錶現得非常齣色。書中對於時間序列分析的最新研究進展的介紹，以及對各種方法的優劣勢的權衡，都體現瞭作者敏銳的學術眼光。我尤其欣賞書中在探討模型魯棒性和可解釋性方麵所做的深入分析，這對於我們在實際應用中做齣更可靠的決策至關重要。而“R軟件陪同”的設計，更是將理論研究與實際應用緊密結閤，為廣大統計學愛好者和從業者提供瞭一個寶貴的學習平颱。我相信，這本書不僅能夠幫助初學者快速入門，也能夠為有一定基礎的研究者提供新的視角和思考。

評分☆☆☆☆☆

收到一本新書，真是太驚喜瞭！封麵設計簡潔大氣，一看就很有學術氛圍。我一直對統計學領域的新知識很感興趣，尤其是那些能夠與實際工作相結閤的應用，所以當看到這本書的標題時，就心動不已。書的裝幀質量也很不錯，紙張觸感柔滑，印刷清晰，閱讀起來一定非常舒適。雖然我還沒來得及深入研讀，但僅從目錄和章節標題來看，這本書的內容就涵蓋瞭非常廣泛的時間序列分析主題，從基礎概念到高級模型，感覺都安排得井井有條。我特彆期待書中關於模型選擇、診斷和預測的部分，這正是我在實際工作中經常遇到的難題。而且，書名中提到“R軟件陪同”，這對我來說簡直是個福音。我平時就經常使用R進行數據分析，如果書中能提供實際的R代碼示例，那將大大提高我的學習效率，讓我能夠更快地將理論知識轉化為實踐技能。這種理論與實踐相結閤的學習方式，正是我想在統計學領域不斷深造所追求的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我在學習時間序列分析時，曾經遇到過很多睏難，主要是因為很多教材的講解過於理論化，缺乏實際操作的指導，導緻學完之後不知道如何下手。這本書的齣現，完美解決瞭我的這個痛點。它以一種非常友好的方式，將復雜的統計概念變得易於理解，並且通過大量的R語言代碼示例，讓我能夠立即將所學知識付諸實踐。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的部分，這對於構建一個有效的預測模型至關重要，而作者在這方麵提供瞭非常實用的技巧。我現在已經迫不及待地想嘗試用書中的方法來分析我自己的數據集，並且相信這本書會成為我在時間序列分析道路上的得力助手。它的齣現，讓我對學習和應用時間序列分析充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

最近工作上遇到瞭一個棘手的項目，需要處理大量的曆史數據來預測未來的趨勢。我花瞭不少時間在網上搜索相關的資料和方法，但總感覺有些零散，不成體係。偶然間看到瞭這本書的推薦，當時就覺得這可能是我一直在尋找的寶藏。從我粗略翻閱的幾頁來看，作者在講解概念時非常深入淺齣，而且邏輯性很強，能夠循序漸進地引導讀者理解復雜的統計模型。更重要的是，書中穿插的案例分析和模擬數據，讓抽象的理論變得鮮活起來。我尤其欣賞作者在描述模型優勢和局限性時所錶現齣的客觀性，這對於我這樣的初學者來說，能夠避免走一些不必要的彎路。我對書中關於如何評估預測模型準確性的部分寄予厚望，因為在實際應用中，僅僅建立模型是不夠的，如何判斷模型的好壞，以及如何根據實際情況選擇最優模型，纔是關鍵所在。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，我相信通過它的指引，我一定能更有效地解決工作中的難題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的數據分析師，對時間序列分析一直抱有濃厚的興趣，但總覺得理論知識和實際操作之間存在一道鴻溝。這本書的齣現，恰好彌閤瞭這一差距。我非常喜歡書中對於各種時間序列模型的解釋，它不僅僅是羅列公式，而是深入剖析瞭每個模型背後的思想和適用場景。我特彆喜歡其中關於ARIMA模型部分的處理，作者不僅詳細介紹瞭模型的構成，還提供瞭不同參數組閤下模型行為的模擬，這讓我對模型的理解更加直觀。另外，書中關於R語言的應用，真的讓學習過程事半功倍。我一直都想在R中熟練運用時間序列分析工具，這本書提供的清晰的代碼示例和講解，讓我能夠輕鬆上手，並且快速地將學到的知識應用到自己的數據上。我現在迫不及待地想嘗試書中介紹的一些進階模型，比如狀態空間模型，相信這本書能夠幫助我在這個領域取得更大的突破，為我的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

學習一下

評分☆☆☆☆☆

不適閤入門～ 時間序列分析的基本思想都沒有講。買瞭這麼長時間就看瞭前幾頁。還不如看老外寫的書瞭～

評分☆☆☆☆☆

包裝略有瑕疵，書很好，包裝袋比較髒，包裝袋漏個洞。

評分☆☆☆☆☆

沒有太多復雜演算，很實用的一本書！

評分☆☆☆☆☆

不錯額書，很專業的啊

評分☆☆☆☆☆

湊閤

評分☆☆☆☆☆

吳老爺子的R語言的書

評分☆☆☆☆☆

還行，不適閤初學者

評分☆☆☆☆☆

價格真的不算便宜，參加活動纔劃算。