应用时间序列分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学

作者:王振龙

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2007-5

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787030188854

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 统计学
• 时间序列
• 教材
• 商业
• 统计学读本
• yy
• F2经济计划与管理
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 经济学
• 机器学习
• R语言
• Python

探索数据背后的动态轨迹：洞悉变量的演变与预测 数据，已成为当今世界最宝贵的资产之一。然而，数据的价值远不止于其静态的记录，更在于其背后蕴藏的动态演变规律。从经济周期的波动到气候变化的趋势，从股票市场的起伏到疾病传播的模式，许多重要现象都以序列数据的形式展现出来，它们随着时间的推移而变化，形成一系列具有内在联系的观测值。如何理解这些随时间变化的数据，从中发掘深层机制，并对其未来走向进行精准预测，是科学研究、商业决策、社会管理等诸多领域面临的核心挑战。《应用时间序列分析》一书，正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入时间序列分析的广阔天地，掌握一套系统性的方法论，从而洞悉数据背后的动态轨迹。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式或抽象的模型，而是聚焦于“应用”，旨在帮助读者将时间序列分析的强大工具应用于实际问题。我们所处的时代，信息爆炸，数据维度不断增加，如何在海量的时间序列数据中提炼出有价值的信息，做出更明智的决策，已成为关键能力。无论您是金融分析师，需要预测股票价格的波动，评估市场风险；是市场营销专家，需要理解消费者购买行为的时间规律，制定更有效的推广策略；是气象学家，需要预测天气变化，防范自然灾害；是生物学家，需要分析基因表达的时间动态，理解生命过程；亦或是任何对数据背后演变规律感兴趣的研究者或实践者，本书都将是您不可多得的指南。 理解时间的脉络：基础概念与核心思想 时间序列分析的核心在于理解数据点之间的依赖关系，特别是它们在时间维度上的关联性。本书将从最基础的概念出发，如时间序列的构成要素——趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和随机噪声（Irregularity），带领读者逐步认识数据的宏观走势和内在规律。我们将深入探讨平稳性（Stationarity）这一时间序列分析中的关键概念，理解为何非平稳序列会给建模带来挑战，以及如何通过差分等方法将其转化为平稳序列，为后续的建模打下坚实基础。 您将了解到，时间序列数据往往并非独立同分布的，后一时刻的观测值很大程度上受到前一时刻观测值的影响。这种自相关性（Autocorrelation）是时间序列分析的基石。本书将详细介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算方法和解读技巧，帮助读者直观地理解序列的短期和长期依赖关系，并据此初步判断序列的性质和选择合适的模型。 经典模型：AR、MA、ARMA与ARIMA的精妙运用 在牢固掌握了基础概念后，本书将系统性地介绍和剖析一系列经典的时间序列模型。首先，我们将深入探讨自回归（AR）模型，理解它如何通过将当前值表示为过去值的线性组合来捕捉序列的动态。接着，我们将揭示滑动平均（MA）模型，了解它如何利用过去的预测误差来建模，从而捕捉序列中的噪声成分。 更为重要的是，本书将重点介绍ARMA（自回归滑动平均）模型，它巧妙地结合了AR和MA模型的优势，能够更全面地描述平稳时间序列的统计特性。然而，现实世界中的许多时间序列并非天然平稳，这便是ARIMA（差分整合滑动平均自回归模型）模型大显身手之处。我们将详细讲解ARIMA模型的构建过程，包括如何确定差分阶数（d）、AR阶数（p）和MA阶数（q），并提供丰富的案例分析，展示如何利用ARIMA模型对经济指标、销售数据等进行建模和预测。 超越经典：季节性、多元与非线性模型的拓展 尽管ARIMA模型强大，但它在处理具有显著季节性模式的数据时可能显得力不从心。因此，本书将进一步扩展到季节性ARIMA（SARIMA）模型。您将学习如何识别和量化季节性成分，并将其融入到ARIMA框架中，从而实现对具有季节性规律的数据（如月度销售额、季度GDP等）的精准建模和预测。 现代社会的数据往往是多变量的，不同的时间序列之间可能存在复杂的相互作用。为了应对这一挑战，本书将引入多元时间序列分析（Multivariate Time Series Analysis）的概念。我们将介绍向量自回归（VAR）模型，它能够同时对多个时间序列进行建模，捕捉它们之间的动态依赖关系，从而实现更全面和深入的分析。此外，我们还将探讨格兰杰因果关系（Granger Causality）等概念，帮助读者理解不同序列之间的预测性联系。 在某些情况下，时间序列数据可能表现出非线性的动态特征，经典线性模型难以捕捉其复杂性。本书将初步涉足非线性时间序列模型，例如GARCH（广义自回归条件异方差）模型，它在金融领域尤为重要，能够有效地捕捉金融时间序列的波动性聚集现象。通过对这些模型的介绍，读者将对时间序列分析的广度有一个更全面的认识。 模型诊断与预测评估：确保分析的可靠性 任何建模工作都离不开对模型拟合优度的评估和诊断。本书将强调模型诊断的重要性，介绍如何通过残差分析（Residual Analysis）来检验模型的有效性，包括检查残差的独立性、零均值和同方差性。您将学习如何利用Ljung-Box检验等统计方法来评估模型的拟合情况，并根据诊断结果对模型进行修正和优化。 预测的价值最终体现在其准确性上。本书将详细讲解各种预测评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等，并指导读者如何选择合适的评估指标来衡量模型的预测性能。我们将探讨如何进行模型选择（Model Selection），如何在多个候选模型中做出最优决策，以及如何进行交叉验证（Cross-validation）以获得更可靠的预测结果。 实际应用与案例研究：理论与实践的完美结合 《应用时间序列分析》之所以强调“应用”，是因为我们深信理论的最终目的是解决实际问题。本书将贯穿大量的实际案例研究，涵盖金融、经济、气象、交通、市场营销等多个领域。我们将通过真实的数据集，一步步地展示如何将时间序列分析的方法论应用于解决实际业务问题。 例如，您将看到如何使用ARIMA模型预测股票市场的收盘价，并分析其潜在的风险；如何利用SARIMA模型预测商品的月度销售量，从而优化库存管理；如何通过VAR模型分析宏观经济变量之间的相互影响，为政策制定提供依据；甚至是如何分析疫情数据的传播模式，为公共卫生决策提供参考。这些案例不仅能帮助读者理解理论知识的实际应用，更能激发读者将所学知识应用到自身工作场景的灵感。 面向未来：数据挖掘与机器学习的融合 随着数据科学的飞速发展，时间序列分析正与大数据、机器学习等技术深度融合。本书将简要探讨时间序列分析在现代数据挖掘和机器学习中的应用，例如如何利用深度学习模型（如LSTM、RNN）来处理更复杂、更大规模的时间序列数据，以及如何将时间序列特征工程融入到更广泛的机器学习任务中。这为读者指明了进一步学习和探索的方向。 本书的独特之处 《应用时间序列分析》的最大特色在于其“应用导向”的编写理念。我们不仅仅教授“是什么”，更侧重于“如何做”。书中力求语言通俗易懂，避免不必要的学术术语堆砌，同时辅以大量的图示和代码示例（具体语言和框架会根据实际情况安排），帮助读者将理论知识转化为实践技能。从模型选择、参数估计到模型诊断、预测评估，每一个环节都力求详尽，并提供实用的技巧和注意事项。我们相信，通过本书的学习，读者将不仅能够理解时间序列分析的原理，更能掌握运用这些原理解决实际问题的能力，成为数据背后的“时间解读师”。 本书的目标是培养您独立分析和解决时间序列问题的能力。它将成为您在探索数据动态世界、揭示变量演变规律、做出更精准预测的道路上，一位可靠的向导和得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这部书，说实话，拿到手里的时候，我确实是带着点儿好奇和些许的忐忑。毕竟，时间序列这个领域，听起来就让人觉得头大，充满了各种复杂的数学公式和晦涩难懂的理论。我本来是做市场营销的，对数据分析的要求更多的是直观和实用，所以对这种偏理论性的书籍，我总有点儿敬而远之。但是，这本书的排版和内容组织，意外地给了我一种“可以一试”的感觉。它的章节划分非常清晰，从最基础的概念讲起，一步步引导读者进入更深层次的分析模型。我特别欣赏它在引入复杂概念时，总能配上一个非常贴近实际的例子，比如用历史股价波动来解释自回归模型（AR），或者用季节性销售数据来展示移动平均（MA）的威力。虽然我对数学部分的内容理解得还不够透彻，但光是跟着作者的思路梳理了整个分析流程，我就感觉自己的思维框架被重新构建了一遍。它没有把我当成一个高深的统计学家，而是把我视作一个渴望解决实际问题的探索者。尤其是在数据预处理和模型检验这部分，作者的细致程度让人印象深刻，很多教科书上会一笔带过的地方，它都做了详尽的说明，这对于我这种需要动手操作的人来说，简直是福音。读完前几章，我仿佛已经掌握了一套解决常见时间序列问题的“工具箱”，虽然工具本身还需要时间去磨合，但至少我知道工具在哪里，该怎么用了。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我这本书并不是我时间序列学习的起点，在此之前我已经翻阅过几本英文原版教材，但大多都因为其过于学术化和缺乏操作指导而中途放弃。这本书最大的魅力，在于它成功地架起了一座连接理论深度与实际应用广度的桥梁。它的案例选择非常贴合现代数据分析的趋势，不像有些老旧的教材，还在用一些几十年前的金融数据做演示。我读到关于处理高频交易数据和网络流量波动的部分时，感触尤其深。作者在讲解非线性模型时，并没有故作高深地堆砌复杂的数学推导，而是着重强调了在实际应用场景中，如何判断一个非线性模型是否比线性模型更适用，以及如何解释其结果。这一点非常关键，因为在商业环境中，我们更关心“能解决问题”而不是“数学上最优雅”。书中对模型诊断的讲解也极其到位，特别是对残差的检验，作者细致地列出了各种图表和统计检验方法的应用场景和局限性，这使得我在实际操作中，能更有信心地去判断自己模型的可靠性，而不是盲目地相信拟合度高的数字。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书带给我的感受，那就是“系统性赋能”。它不仅仅是传授了分析工具，更重要的是，它培养了一种严谨的、结构化的思维模式。在阅读过程中，我发现自己看待任何序列数据的方式都发生了潜移默化的改变——我不再只关注表面的趋势，而是会本能地去思考其背后的自相关性、季节性周期以及潜在的外部冲击。书中关于多变量时间序列分析的部分，尤其是向量自回归（VAR）模型的介绍，让我对宏观经济数据和跨市场关联性的理解上升到了一个新的高度。作者通过详尽的步骤指导，将VAR模型从理论到实际操作的每一个环节都梳理得井井有条，包括协整检验、格兰杰因果检验的应用等，每一个关键步骤都附带了作者的经验之谈。读完后，我感觉自己仿佛完成了一次系统的“内功修炼”，理论基础扎实了，实战能力也得到了显著提升，对于未来处理更复杂的、包含多个相互作用变量的时间序列数据，我已经不再感到无从下手了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，在我看来，简直就是一场与作者的“深度对话”。它不像那种冷冰冰的教材，一页接一页地堆砌公式和定理，让人读完后只剩下一堆公式的碎片。相反，它更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫的时候，会轻描淡写地给你一个提示，然后让你自己去探索其中的奥妙。我尤其喜欢作者在阐述一些经典模型，比如ARIMA家族时所展现出的那种“演化论”的观点。它不是直接把最终的模型砸在你面前，而是让你体会到，为什么需要从AR到ARMA，再到ARIMA的每一步演进。这种历史的脉络感，让那些原本生硬的概念突然变得有了“生命”。我记得有一段讲到平稳性的重要性，作者用了非常形象的比喻，将非平稳的时间序列比作“一匹脱缰的野马”，如果你不先给它套上缰绳（差分），任何试图预测它的努力都将是徒劳的。这种生动的描述，远比干巴巴的数学定义来得有效。而且，书中对于一些模型参数的选择和敏感性分析，也给出了非常务实的建议，而不是停留在理论上的“最优解”。这种对现实复杂性的尊重，让这本书的实用价值大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计，简直是教科书级别的典范。我是一个视觉驱动型学习者，对于那些文字密密麻麻、图表模糊不清的书籍，我总是提不起兴趣。这本书则完全不同。它的版式非常“呼吸”，留白恰到好处，使得即使是阅读那些稍显复杂的公式推导，眼睛也不会感到疲劳。图表清晰锐利，颜色搭配得当，每一个示意图似乎都在主动地向读者传达信息，而不是仅仅作为文字的附属品。更值得称赞的是，作者在引入新的数学工具时，总是会用一个简短的“背景知识回顾”或“必备前提”的小框来提示读者，这极大地降低了跨学科阅读的门槛。我以前总是需要不停地翻阅其他概率论或统计学的参考书来复习背景知识，而这本书几乎将所有必要的基石知识都整合在需要的时候呈现出来。这不仅节省了时间，更重要的是，它维持了阅读的连贯性和沉浸感，让人能够心无旁骛地专注于时间序列分析的核心逻辑。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，还是没讲究竟

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，还是没讲究竟

评分☆☆☆☆☆

还行吧，还是没讲究竟