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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

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