應用時間序列分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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白曉東 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 數據分析
• 預測
• 金融
• 經濟學
• R語言
• Python
• 機器學習

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302489696

版次：1

商品編碼：12297342

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：368

字數：240000

正文語種：中文

編輯推薦

藉助R語言，結閤實際例子講述時間序列分析的原理、方法和實現。

內容簡介

本書主要介紹瞭時間序列的時域分析方法, 內容包括時間序列的基本概念、時序數據的預處理方
式、時序數據的分解和平滑、趨勢的消除、單位根檢驗和協整、平穩時間序列模型、非平穩時間序列
模型、殘差自迴歸模型、季節模型、異方差時間序列模型以及上述模型的性質、建模、預測, 此外還包
含瞭大量的實例. 本書全程使用 R語言分析瞭來自不同學科的真實數據.
本書通俗易懂, 理論與應用並重, 可作為高等院校統計、經濟、商科、工程以及定量社會科學等相
關專業的高年級本科生學習時間序列分析的教材或教學參考書, 也可作為碩士研究生使用 R軟件學習
時間序列分析的入門書, 還可供相關技術人員進行時序數據處理的參考書.

目錄

目錄
第 1章引言及基礎知識1

11引言1

111時間序列的定義 2

112時間序列的分類5

113時間序列分析的方法迴顧6

12基本概念7

121時間序列與隨機過程 7

122概率分布族及其特徵 8

123平穩時間序列的定義 10

124平穩時間序列的一些性質 11

125平穩性假設的意義 12

13時間序列建模的基本步驟 14

131模型識彆 14

132模型估計 15

133模型檢驗 15

134模型應用 16

14 R語言入門 17

141 R語言簡介 17

142 R的安裝 17

143 R的基本操作 18

15數據預處理 25

151時序圖與自相關圖的繪製 26

IV 應用時間序列分析
152數據平穩性的圖檢驗 30

153數據的純隨機性檢驗 34
習題 1 40

第 2章平穩時間序列模型及其性質 42

21差分方程和滯後算子 42

211差分運算與滯後算子 42

212綫性差分方程 44

22自迴歸模型的概念和性質 46

221自迴歸模型的定義 46

222穩定性與平穩性 49

223平穩自迴歸模型的統計性質 53

23移動平均模型的概念和性質 62

231移動平均模型的定義 62

232移動平均模型的統計性質 62

24自迴歸移動平均模型的概念和性質 68

241自迴歸移動平均模型的定義 68

242平穩性與可逆性 69

243 Green函數與逆函數 69

244 ARMA(p, q)模型的統計性質 70
習題 2 72

第 3章平穩時間序列的建模和預測 74

31自迴歸移動平均模型的識彆 74

311自相關函數和偏自相關函數的估計 75

312模型識彆的方法 75

32參數估計 82

321矩估計法 82

322最小二乘估計 86

目錄 V
323極大似然估計 89

324實例 90

33模型的檢驗與優化 93

331殘差的檢驗 93

332過度擬閤檢驗 94

333模型優化 96

34序列的預測 101

341預測準則 101

342自迴歸移動平均模型的預測 104
習題 3 110

第 4章數據的分解和平滑 113

41序列分解原理 113

411平穩序列的 Wold分解 113

412一般序列的 Cramer分解 115

413數據分解的形式 115

42趨勢擬閤法 117

421綫性擬閤 118

422麯綫擬閤 120

43移動平均法 122

431中心化移動平均法 123

432簡單移動平均法 124

433二次移動平均法 125

44指數平滑方法 127

441簡單指數平滑方法 127

442 Holt綫性指數平滑方法 128

443 Holt-Winters指數平滑方法 129

45 季節效應分析 132
習題 4 135

VI 應用時間序列分析
第 5章非平穩時間序列模型 137

51非平穩序列的概念 137

511非平穩序列的定義 137

512確定性趨勢 138

513隨機性趨勢 139

52趨勢的消除 140

521差分運算的本質 140

522趨勢信息的提取 141

523過差分現象 143

53求和自迴歸移動平均模型 146

531求和自迴歸移動平均模型的定義 146

532求和自迴歸移動平均模型的性質 147

533求和自迴歸移動平均模型的建模 148

534求和自迴歸移動平均模型的預測理論 154

54殘差自迴歸模型 157

541殘差自迴歸模型的概念 157

542殘差的自相關檢驗 158

543殘差自迴歸模型建模 160
習題 5 165

第 6章季節模型 167

61簡單季節自迴歸移動平均模型 167

611季節移動平均模型 167

612季節自迴歸模型 168

62乘積季節自迴歸移動平均模型 169

63季節求和自迴歸移動平均模型 171

631乘積季節求和自迴歸移動平均模型 171

632乘積季節求和自迴歸移動平均模型的建模 172

64季節求和自迴歸移動平均模型的預測 176

目錄 VII
習題 6 179

第 7章單位根檢驗和協整 182

71僞迴歸 182

711“僞迴歸”現象 182

712非平穩對迴歸的影響 183

72單位根檢驗 184

721理論基礎 184

722 DF檢驗 187

723 ADF檢驗 193

724 PP單位根檢驗 201

725 KPSS單位根檢驗 203

73協整 204

731協整的概念 205

732協整檢驗 206

74 誤差修正模型 214
習題 7 216

第 8章異方差時間序列模型 219

81簡單異方差模型 219

811異方差的現象 219

812方差齊性變換 221

82自迴歸條件異方差模型 224

821自迴歸條件異方差模型的概念 224

822自迴歸條件異方差模型的估計 226

823自迴歸條件異方差模型的檢驗 227

83 廣義自迴歸條件異方差模型 232
習題 8 237

參考文獻 239

精彩書摘

第 1章引言及基礎知識
學習目標與要求
1.瞭解時間序列分析的發展簡史． 2.理解時間序列的基本概念和主要特徵． 3.理解時間序列分析的基本步驟． 4.掌握 R語言的基本操作． 5.學會時間序列數據預處理的方法．

1.1引言
時間序列分析在人類早期的生産實踐和科學研究中發揮瞭重要作用 . 7000年前 ,古埃及人為瞭發展農業 ,把尼羅河漲落的情況逐天記錄下來 ,並進行瞭長期的觀察 .他們發現 ,在天狼星第一次和太陽同時升起後的兩百天左右尼羅河開始泛濫 ,洪水大約持續七八十天 ,此後土地肥沃、適於農業種植 .由於掌握瞭尼羅河泛濫的規律 ,古埃及的農業迅速發展 ,從而創造瞭古埃及燦爛的史前文明.再如：德國天文學傢、藥劑師 S. H. Schwabe (1789—1875)從 1826年至 1843年,在每一個晴天 ,認真審視太陽錶麵 ,並且記錄下每一個黑點 ,對這些記錄仔細研究後 ,最終發現瞭太陽黑子活動有 11年左右的周期性規律.這一發現被視為天文學上最重要的發現之一.
另外 ,許多經濟現象的發展都具有隨時間演變的特徵 .例如 :宏觀經濟運行中的國內生産總值、消費支齣、貨幣供應量等 ;又如 :微觀經濟運行中的企業産品價格、銷售量、銷售額、利潤等量 ;再如 :金融市場中的股價指數、股票價格、成交量等變量的變化 .將這些變量依時間先後記錄下來並加以研究 ,揭示其中隱含的經濟規律 ,預測未來經濟行為 ,已經成為經濟研究的重要手段.
像上麵這樣按照時間的順序把隨機事件變化發展的過程記錄下來就構成瞭一個時間序列 ,對時間序列進行觀察、研究 ,找尋它變化發展的規律,預測它將來的走勢就是時間序列分析.
1.1.1時間序列的定義
在統計研究中,一般將按時間順序排列的一組隨機變量
X1,X2, ··· ,Xt, ··· (1.1)
稱為一個時間序列 (time series),簡記為 {Xt,t ∈ T }或 {Xt}.用
x1,x2, ··· ,xn (1.2)
或
{xt,t =1, 2, ··· ,n}
錶示該隨機序列的 n個有序觀察 (測)值,稱為序列長度為 n的觀察 (測)值序列 ,有時也稱觀察值序列 (1.2)為時間序列 (1.1)的一個實現 .在上下文不引起歧義的情況下 ,有時一個時間序列也記為 {xt}.
下麵介紹一些時間序列的例子.
例 1.1把我國 1953—2016年國內生産總值 (GDP)按照時間順序記錄下來 ,就構成瞭一個序列長度為 64的國內生産總值觀察值序列 .將數據按時間順序逐一羅列或繪錶羅列 ,一般不易觀察 ,為此通常繪製時序圖來觀察趨勢 ,所謂時序圖是指橫軸錶示時間 ,縱軸錶示時間序列的觀察值而繪製的圖 .藉助 R軟件強大的繪圖功能可以繪製齣許多漂亮的統計圖 .圖 1.1為國內生産總值年度時間序列的時序圖 .該圖是用下列 R語句生成的 (全書中假設所涉及的數據文件存放在 E盤的 DATA子目錄下,讀者可根據自己的情況進行調整).
> x <-read.table("E:/DATA/CHAP1/data1.1.csv", sep=",", header=T)
> GDP <-ts(x$GDP, start=1953)
> plot(GDP, type="o",xlab="年份",ylab="國內生産總值(GDP)",col=1)

從圖 1.1中可以看齣 ,我國 GDP從 1992年開始大幅度增長 , 1998年左右增長速度齣現瓶頸,而 2004年之後 ,除瞭 2009年有小幅增速外 ,幾乎呈現直綫型高速增長趨勢 .為瞭更好地預測這種趨勢 ,我們關心的是相鄰年度 GDP的關聯情況 .為此 ,我們可以繪製我國當年 GDP與上一年 GDP的散點圖 .接上麵程序 ,我們用下列 R語句生成圖 1.2.從圖 1.2看齣相鄰年度 GDP的關聯呈綫性.

前言/序言

前言
時間序列分析是一種處理動態數據的統計方法 ,它是基於隨機過程理論和數理統計方法而發展起來的 ,是尋找動態數據的變化特徵、挖掘隱含信息、建立擬閤模型、進而預測數據未來發展的有力統計工具 ,它廣泛應用於經濟、金融、氣象、天文、物理、化學、生物、醫學、質量控製等社會科學、自然科學和生産實踐的諸多領域 ,已經成為許多行業常用的統計方法.
目前 ,國內外有關時間序列分析的教材已有很多 ,其中一些偏重於理論的講述 ,需要讀者具備比較深厚的概率論與數理統計基礎 ,主要閱讀對象是統計學專業的學生 ;另一些則側重於模型的應用 ,缺少理論和技術細節的推導 ,主要閱讀對象是經管類專業的學生 .隨著我國招生製度的變化和大數據産業的飛速發展 ,大部分高校的統計學及其相關專業的培養目標逐步轉為復閤應用型人纔,強調培養具有數據分析能力的人纔的重要性.為適應這一變化,應有相應教材齣現.
為適應培養要求的轉變 ,滿足更多專業學生的學習需求 ,本書在藉鑒國內外相關優秀教材的基礎上 ,著重突齣三個特色 .第一是以精簡、易懂、深入淺齣的方式講清楚基本概念、基本理論和推導技巧 ,著重闡釋統計思想和數據處理方法 .同時 ,加強實用性 ,通過大量實例 ,一方麵使得學習者深刻認識時間序列的基本概念、常用性質和基本理論 ;另一方麵也使得他們盡快掌握時序數據分析的基本技能 .第二是本書全程使用 R語言進行實例分析 ,並且提供全部代碼 . R語言是免費的開源編程軟件 ,占用存儲空間小 ,安裝快捷 ,統計功能強大 ,使用人數眾多 ,軟件包更新速度快 .它是目前最流行的統計軟件 ,許多新的統計方法大都以 R程序包的形式首先展示在世人麵前 .第三是本書所使用的數據絕大多數是真實數據 .這些數據都可以在國傢統計局網站、中國氣象數據網、 http://new.censusatschool.org.nz/resource/time-series-data-sets-2013/、 https://www.nrscotland.gov.uk/statistics-and-data、 http://qed.econ.queensu.ca/jae/ 1994-v9.S/、http://homepage.divms.uiowa.edu/ kchan/TSA.htm、https://fred.stlouisfed.org/、 https://stats.bls.gov/和 https://robjhyndman.com/TSDL/等網站下載 .通過對真實數據的分析,學習者更能體會到基本理論、數據分析技能和數據分析經驗相結閤的重要性 .同時 ,也給初學者提供瞭大量免費數據資源和練習的機會.
本書以時間序列分析的理論和實例相結閤的方式 ,有側重地介紹以下內容 .第 1章概述時間序列的發展曆程、時間序列的一些基本概念、數據建模的基本步驟、 R語言的一些基本操作
. II .應用時間序列分析
和時序數據的預處理 .第 2章和第 3章分彆介紹平穩時間序列模型的概念、性質、建模和預測方法 .第 4章介紹時序數據分解的思想以及常用的數據平滑方法 .第 5章介紹非平穩時間序列模型的概念、趨勢的消除、 ARIMA模型的概念、性質、建模方法以及預測 ,最後簡單討論瞭殘差自迴歸模型 .第 6章介紹幾類常見的季節模型以及它們的建模和預測方法 .第 7章討論僞迴歸現象、單位根檢驗和協整 .第 8章主要講述 ARCH模型和 GARCH模型的概念、估計和檢驗.此外 ,本書還配備瞭一定數量的習題 .目的是通過這些習題的演練 ,使讀者盡快掌握相應章節的基本理論和方法.
本書主要用作高等院校統計、經濟、商科、工程以及定量社會科學等相關專業的高年級本科生學習時間序列分析的教材或教學參考書 ,也可作為碩士研究生使用 R軟件學習時間序列分析的入門書,還可供相關技術人員進行時序數據處理的參考書.
本書在寫作過程中參考瞭國內外許多優秀的教材和論著 ,在此嚮這些教材或著作的作者錶示感謝和敬意 .本書能夠及時齣版 ,還要感謝清華大學齣版社劉穎編審的大力支持和幫助 .本書內容在大連民族大學統計學專業講授多次 ,感謝同學們對課程內容的濃厚興趣和熱烈討論 ,同時糾正瞭一些打印錯誤.
白曉東
baixd dlnu@163.com 2017年 10月

《精益生産：全麵提升效率與質量的實踐指南》 內容概述 《精益生産：全麵提升效率與質量的實踐指南》是一本深入探討如何將精益生産理念和工具應用於現代企業管理，以實現卓越運營的實踐性著作。本書旨在為讀者提供一套係統性的方法論，幫助企業識彆並消除生産流程中的浪費，從而顯著提升效率、降低成本、優化質量，並最終增強市場競爭力。 本書並非理論空談，而是建立在大量實際案例和行業經驗之上，以清晰、易懂的方式闡述瞭精益生産的核心原則、關鍵工具以及實施步驟。全書結構嚴謹，邏輯清晰，從精益思想的起源講起，逐步深入到具體的生産管理技術，最後落腳於持續改進和企業文化的塑造。 核心內容解析 第一部分：精益思想的基石 精益的起源與演進： 本部分追溯瞭精益生産思想的源頭，重點介紹豐田生産方式（TPS）的核心理念，如“Just-In-Time”（準時化生産）和“Jidoka”（自動化與人性化）。同時，也闡述瞭精益思想如何在全球範圍內傳播和發展，如何適應不同行業和企業規模的需求。 “浪費”的識彆與定義： 深入剖析精益生産中“浪費”的七大經典類型（等待、搬運、加工、庫存、動作、不良、過量生産），並根據現代企業運營的特點，補充瞭第八種浪費——未被充分利用的人纔。本書詳細解釋瞭每種浪費的具體錶現形式，並提供瞭識彆這些浪費的思考框架和工具，例如價值流圖（VSM）的初步概念。 價值流的理解： 強調瞭“價值”對客戶而言的定義，以及如何區分“增值活動”和“非增值活動”。本書詳細講解瞭如何從客戶視角齣發，繪製齣當前狀態的價值流圖，以此來可視化整個生産或服務流程，發現潛在的瓶頸和浪費所在。 第二部分：精益生産的核心工具與技術 準時化生産（JIT）： 詳細闡述JIT的運作機製，包括小批量、多品種生産的特點，以及看闆（Kanban）係統的應用。本書將重點介紹如何設計和實施一個有效的看闆係統，以實現拉動式生産，避免過量生産和過量庫存。 持續流動（Continuous Flow）： 探討如何打破生産環節之間的壁壘，實現生産過程的順暢流動。本書將詳細介紹“一個流”（One-Piece Flow）的理念和實施方法，分析如何通過優化布局、減少批量、平衡生産負荷等手段，來消除生産中的停頓和等待。 自動化與防錯（Jidoka）： 深入講解Jidoka的理念，即“自働化”，強調賦予機器和設備“人性化”的智能，使其能夠在齣現異常時自動停止，並指示問題所在。本書將介紹各種防錯（Poka-Yoke）技術的應用，例如設計能夠防止錯誤操作的夾具、模具或流程。 標準化作業（Standardized Work）： 闡述標準化作業的重要性，包括如何定義、記錄和執行標準作業程序。本書將指導讀者如何通過標準化作業來減少變異、提升效率、確保質量，並為持續改進奠定基礎。 5S現場管理： 詳細介紹“整理、整頓、清掃、清潔、素養”的5S方法。本書將提供具體的實施步驟和注意事項，幫助企業建立一個乾淨、整潔、有序、安全的工作環境，這是實現精益生産的基礎。 全員生産保修（TPM）： 闡述TPM的核心理念，即設備維護與操作人員的責任相結閤，以實現設備的最佳狀態。本書將介紹TPM的六大支柱，包括設備改進、自主保修、計劃保修、質量保修、初期管理以及教育訓練。 快速換模（SMED）： 重點介紹SMED技術，即如何通過一係列方法，將設備的換型時間從數小時縮短到數分鍾。本書將詳細講解SMED的四個階段，以及具體的優化技巧，如內外部作業分離、減少調整、消除等。 目視化管理（Visual Management）： 強調目視化管理在信息傳遞和問題呈現中的作用。本書將介紹如何利用圖錶、指示牌、顔色編碼等工具，使生産過程中的信息一目瞭然，便於人員快速理解和響應。 第三部分：精益生産的實施與持續改進 價值流圖（VSM）的深入應用： 在第一部分的基礎上，本書將詳細講解如何繪製和分析“未來狀態”的價值流圖，並基於分析結果製定改進計劃。 全麵質量管理（TQM）與精益的融閤： 探討如何將TQM的理念和工具，如統計過程控製（SPC）、因果圖（Ishikawa Diagram）等，與精益生産相結閤，以實現過程質量的全麵提升。 精益團隊與持續改進文化（Kaizen）： 強調構建高效的精益團隊，以及如何通過“Kaizen”（改善）的持續改進活動，鼓勵全員參與，不斷發現和解決問題。本書將介紹不同類型的Kaizen活動，如提案改善、QCC（質量改善小組）等。 精益在不同領域的應用： 拓展精益生産的應用範圍，包括精益辦公、精益服務、精益研發、精益供應鏈等。本書將提供針對不同行業的案例分析，展示精益理念的普適性和靈活性。 實施精益的挑戰與應對策略： 坦誠分析在精益生産實施過程中可能遇到的常見挑戰，如組織變革的阻力、員工的抵觸情緒、缺乏高層領導的支持等，並提供切實可行的應對策略和解決方案。 量化精益成效： 指導讀者如何設定明確的衡量指標（KPIs），並運用量化方法來評估精益改進的成效，例如生産周期縮短、庫存降低、質量閤格率提升、生産成本節約等。 本書特色 實踐導嚮： 本書的每一個章節都充滿瞭實際操作的指導和建議，而非空洞的理論。 案例豐富： 穿插瞭大量來自不同行業、不同規模企業的成功案例，幫助讀者理解理論在實踐中的應用。 圖文並茂： 運用大量的圖錶、流程圖、示意圖來輔助說明概念和方法，使內容更加直觀易懂。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，逐步深入，適閤不同層次的讀者。 全麵性： 覆蓋瞭精益生産的核心理念、關鍵工具、實施步驟以及持續改進的方方麵麵。 目標讀者 本書適閤所有希望提升企業運營效率、優化産品質量、降低運營成本的管理人員、工程師、生産綫主管、班組長以及對精益生産感興趣的讀者。無論是製造業、服務業還是其他行業，本書都能提供寶貴的指導。 結語 《精益生産：全麵提升效率與質量的實踐指南》是一本將理論與實踐完美結閤的力作。它將帶領讀者踏上一段精益之旅，幫助企業構建更高效、更具競爭力、更可持續的運營體係，最終實現卓越運營的宏偉目標。本書不僅僅是一本指導手冊，更是一種思維方式的啓迪，一種追求卓越的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在接觸《應用時間序列分析》之前，我對“時間序列”這個詞的理解僅限於“按時間順序排列的數據”，完全不知道它背後蘊含著如此豐富的理論和應用價值。這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是從最基本的時間序列的構成要素開始，比如隨機遊走、白噪聲等，然後層層遞進，逐步引入AR、MA等模型。我特彆喜歡他對因果關係和相關關係的區分，以及如何利用時間序列模型來檢驗這種因果關係，這對於很多需要理解變量間動態影響的研究領域來說，簡直是福音。書中關於協整和格蘭傑因果關係的部分，讓我眼前一亮，它提供瞭一種全新的視角來分析變量之間的長期均衡關係和預測能力。我嘗試將學到的知識應用到分析宏觀經濟數據上，驚奇地發現模型能夠捕捉到一些過去被忽視的經濟周期性規律，這為我的研究提供瞭非常有價值的參考。這本書的價值在於，它不僅教會瞭你“如何做”，更教會瞭你“為什麼這麼做”，讓你真正理解時間序列分析的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是我在數據科學領域探索道路上的一盞明燈，尤其是在處理那些隨時間變化的數據時，它提供的係統性框架和實用技巧簡直是“救命稻草”。作者在開篇就點齣瞭時間序列數據特有的“記憶性”和“季節性”等關鍵特徵，這讓我立刻意識到，那些傳統的統計方法在處理這類數據時可能顯得捉襟見肘。而書中對平穩性檢驗、差分、模型識彆（ACF和PACF）的詳細闡述，簡直是把我從數據分析的“泥沼”中拉瞭齣來。我尤其受益於對不同模型（如AR、MA、ARMA、ARIMA）的對比分析，作者用通俗易懂的語言解釋瞭它們各自的優勢和適用場景，讓我不再盲目地套用公式，而是能夠根據數據的具體錶現來選擇最恰當的模型。書中的實操部分，提供瞭大量的R語言代碼示例，讓我能夠邊學邊練，很快就上手瞭。我嘗試用學到的方法分析瞭自己關注的某個股票的曆史價格數據，結果發現模型能夠捕捉到一些我之前忽略的周期性波動，這給我帶來瞭巨大的啓發。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘，讓我對時間序列分析的理解上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠揭示事物發展規律的理論感到著迷，而《應用時間序列分析》這本書恰好滿足瞭我的這份好奇心。它深入淺齣地講解瞭時間序列分析的核心概念，比如我之前一直睏惑的“趨勢”、“季節性”和“周期性”到底是如何被量化和識彆的，這本書都給齣瞭非常清晰的解答。作者在介紹非平穩時間序列的處理方法時，特彆強調瞭差分的重要性，以及如何通過觀察ACF和PACF圖來輔助進行模型識彆，這讓我恍然大悟，原來那些看似雜亂無章的數據背後，隱藏著如此嚴謹的數學邏輯。我尤其欣賞書中對模型檢驗部分的細緻講解，包括殘差分析、Ljung-Box檢驗等，這些都是確保模型可靠性的關鍵步驟，也讓我明白瞭“好馬配好鞍”的道理，再好的模型也需要經過嚴格的驗證纔能投入實際應用。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻能看到數據錶象的觀察者，而是能夠走進數據的“心髒”，去理解它的跳動，去預測它的未來。這本書讓我對統計學和數據分析的敬畏之心油然而生，也激發瞭我更深入地探索這個領域的決心。

評分☆☆☆☆☆

我對《應用時間序列分析》這本書的評價，隻能用“醍醐灌頂”來形容。在閱讀這本書之前，我對數據的預測能力總是持一種懷疑的態度，覺得那些預測模型要麼過於簡單，要麼過於復雜，難以真正把握現實世界的復雜性。然而，這本書通過對各種時間序列模型，如ETS（指數平滑法）和ARIMA模型的深入淺齣講解，讓我看到瞭預測的科學性和可能性。作者在講解ETS模型時，對於不同平滑方法的選擇和參數的確定，都做瞭非常詳盡的闡述，讓我理解瞭如何根據數據的季節性、趨勢性來選擇最閤適的平滑策略。而對於ARIMA模型，書中不僅給齣瞭建立模型的步驟，還強調瞭模型診斷的重要性，比如通過檢驗殘差的自相關性來判斷模型是否充分捕捉瞭數據的信息。我尤其贊賞書中對於異常值檢測和處理的討論，這在實際應用中至關重要，能夠有效避免異常值對模型預測精度的乾擾。讀完這本書，我仿佛打開瞭一扇通往“未來”的大門，讓我對如何利用曆史數據洞察未來趨勢有瞭更深刻的理解和更強大的信心。

評分☆☆☆☆☆

一本《應用時間序列分析》讓我徹底改變瞭對數據和預測的看法。在讀這本書之前，我總覺得那些預測模型就像是變魔術，讓人摸不著頭腦，但這本書卻用一種極其清晰、循序漸進的方式，把我從一個完全的門外漢帶入瞭時間序列分析的世界。我尤其喜歡作者在講解ARIMA模型的部分，他沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是通過一個又一個生動的案例，一步步揭示模型是如何捕捉數據的自相關性和移動平均特性。當我看到模型能夠如此準確地擬閤曆史數據，並對未來趨勢做齣閤理的推測時，那種成就感是無與倫比的。書中對於模型診斷的強調也讓我印象深刻，它不僅僅是教你如何建立模型，更重要的是教你如何評估模型的有效性，如何避免過擬閤和欠擬閤。讀完之後，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“慧眼”，能夠從紛繁復雜的時間序列數據中洞察齣其內在的規律和潛在的走嚮。無論是金融市場的波動分析，還是工業生産的産量預測，亦或是天氣變化的趨勢研判，這本書都為我打開瞭新的視角，讓我能夠用更科學、更係統的方法去理解和應對這些充滿變數的世界。