Regression Models for Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kedem, Benjamin/ Fokianos, Konstantinos

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2002-8

价格:34731.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471363552

丛书系列:

图书标签:

statistics
methodology
E
时间序列分析
回归模型
统计建模
计量经济学
数据分析
预测
R语言
Python
机器学习
金融时间序列

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

A thorough review of the most current regression methods in time series analysis Regression methods have been an integral part of time series analysis for over a century. Recently, new developments have made major strides in such areas as non-continuous data where a linear model is not appropriate. This book introduces the reader to newer developments and more diverse regression models and methods for time series analysis. Accessible to anyone who is familiar with the basic modern concepts of statistical inference, Regression Models for Time Series Analysis provides a much-needed examination of recent statistical developments. Primary among them is the important class of models known as generalized linear models (GLM) which provides, under some conditions, a unified regression theory suitable for continuous, categorical, and count data. The authors extend GLM methodology systematically to time series where the primary and covariate data are both random and stochastically dependent. They introduce readers to various regression models developed during the last thirty years or so and summarize classical and more recent results concerning state space models. To conclude, they present a Bayesian approach to prediction and interpolation in spatial data adapted to time series that may be short and/or observed irregularly. Real data applications and further results are presented throughout by means of chapter problems and complements. Notably, the book covers: Important recent developments in Kalman filtering, dynamic GLMs, and state-space modeling Associated computational issues such as Markov chain, Monte Carlo, and the EM-algorithm Prediction and interpolation Stationary processes

《探索未知：时间序列的奥秘与前沿》本书并非聚焦于回归模型在时间序列分析中的应用，而是将目光投向了时间序列这一广阔领域中那些更为深邃、前沿且充满挑战的未知领域。我们将一同踏上一段求知之旅，探寻那些尚未被充分理解、或者说需要全新视角来解读的时间序列现象和分析方法。第一部分：非线性与混沌的魅影时间序列的内在世界远非线性模型的简单叠加。本部分将深入剖析那些隐藏在数据波动背后，由非线性动力学系统所产生的复杂模式。我们将探讨：混沌理论与时间序列：揭示看似随机的序列中可能存在的确定性混沌，理解其敏感性与不可预测性。我们将学习如何识别和量化混沌特征，例如李雅普诺夫指数的计算，以及通过相空间重构来揭示潜在的低维吸引子。复杂网络与时间序列：探索将时间序列转化为复杂网络表示的可能性，从而利用网络科学的强大工具来分析时间序列的结构、演化和涌现行为。我们将研究不同网络构建方法，如邻近网络、相关性网络，以及它们在揭示时间序列间相互作用和全局模式中的作用。分形几何与自相似性：深入研究时间序列中的自相似性和分形结构，理解这些特征如何反映了系统在不同尺度上的相似性。我们将介绍分形维度的估计算法，以及它们如何帮助我们度量时间序列的粗糙度和复杂度。高阶统计量与非高斯分布：突破传统均值和方差的局限，着重分析时间序列的高阶统计量，如偏度和峰度，以及它们在捕捉非对称性和极端值分布方面的意义。我们将探讨如何处理和建模具有非高斯分布的时间序列，例如使用广义自回归条件异方差（GARCH）模型的扩展形式或其他非参数方法。非线性预测模型（超越线性）：介绍一些超越线性回归的非线性预测模型，包括支持向量回归（SVR）在时间序列预测中的应用，以及决策树和随机森林等集成学习方法如何捕获复杂的非线性关系。我们将讨论这些模型的优势、局限性以及在实际应用中的注意事项。第二部分：深度学习与表征学习的革新深度学习的兴起为时间序列分析带来了前所未有的机遇，尤其是其强大的表征学习能力。本部分将聚焦于如何利用深度学习技术来发掘时间序列数据中更深层次的模式和规律：循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）的精髓：深入剖析RNN及其改进型LSTM和GRU的工作原理，理解它们如何有效地捕捉时间序列的长期依赖关系。我们将探讨不同网络结构的设计，例如多层RNN、双向RNN，以及如何优化其训练过程，包括梯度消失/爆炸问题的解决策略。卷积神经网络（CNN）在时序特征提取中的力量：阐述CNN如何通过卷积核来提取时间序列的局部模式和周期性特征，并讨论其在异常检测、事件识别等任务中的应用。我们将研究如何设计合适的卷积层和池化层，以及如何结合一维卷积和膨胀卷积来处理不同长度的序列。注意力机制与Transformer模型：详解注意力机制的工作原理，以及它如何使模型能够聚焦于时间序列中最相关的部分，从而克服长序列处理的瓶颈。我们将深入介绍Transformer模型在时间序列分析中的巨大潜力，特别是其并行计算能力和全局依赖捕获能力。时间序列的表征学习：探讨如何通过无监督或半监督的方法来学习时间序列的通用表征，以便于下游任务的迁移学习。我们将研究对比学习、自编码器等技术在时间序列表征学习中的应用，以及如何评估学习到的表征的质量。多模态时间序列融合：随着数据来源的多样化，如何有效地融合来自不同模态（如文本、图像、传感器数据）的时间序列信息成为关键。本部分将介绍一些先进的多模态融合技术，以及它们在复杂场景下的应用。第三部分：因果推断与科学解释的边界仅仅预测是不够的，理解时间序列背后的因果关系对于科学研究和决策至关重要。本部分将探索如何从时间序列数据中推断因果关系，并致力于提供更具解释性的模型： Granger因果检验的局限与超越：审视经典的Granger因果检验，分析其作为相关性度量而非真正因果的局限性。我们将介绍一些更先进的因果推断方法，如结构向量自回归（SVAR）模型，以及它们在控制混杂因素和识别因果路径上的优势。潜在因果模型与干预分析：探讨如何构建潜在因果模型来描述变量之间的因果结构，并介绍如何利用这些模型进行干预分析，预测改变某个变量对其他变量的影响。我们将涉及因果图模型、do-calculus等概念。可解释AI（XAI）在时间序列中的应用：强调可解释性在时间序列分析中的重要性，介绍一些XAI技术，如LIME、SHAP等，如何用于解释复杂模型（如深度学习模型）的预测结果，从而理解模型决策的依据。因果发现算法：介绍一些从数据中自动发现因果关系的算法，例如PC算法、FCI算法等，并讨论它们在处理观察性数据和识别潜在的因果结构时的适用性。科学建模与理论驱动的分析：强调在时间序列分析中结合领域知识和科学理论的重要性，鼓励读者在数据驱动的基础上，构建具有物理意义或经济学含义的模型，从而实现更深层次的理解和洞察。第四部分：前沿挑战与未来展望时间序列分析领域仍在不断发展，新的挑战和机遇层出不穷。本部分将展望未来的研究方向和潜在应用：小样本与零样本学习：探讨在数据稀缺的情况下如何进行时间序列分析，以及如何实现模型在未见过的数据模式上的泛化能力。公平性与鲁棒性：关注时间序列模型在实际应用中的公平性和鲁棒性问题，研究如何避免模型中的偏见，以及如何提高模型对噪声和异常值的抵抗能力。可信赖AI（Trustworthy AI）与时间序列：探讨如何构建可信赖的时间序列模型，包括模型的可验证性、安全性、隐私保护等方面。实时分析与在线学习：介绍在不断更新的数据流中进行实时时间序列分析的技术，以及如何实现模型的在线学习和动态更新。跨学科融合与新兴应用：鼓励将时间序列分析与其他学科（如生物学、金融学、气候科学、社会学）进行更深入的融合，探索其在更广泛领域中的新兴应用。本书旨在为读者提供一个关于时间序列分析最新进展和未解之谜的全面概览。它不是一本操作手册，而是一次思维的拓展，一次对未知领域的探索。我们鼓励读者带着批判性思维，主动去思考，去实践，去发现时间序列分析中更多的可能性。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本需要反复研读才能体会其精髓的著作。初读时，可能会被其详尽的数学证明和严格的逻辑推理所震慑，但随着阅读的深入，你会发现每一页都蕴含着作者多年研究的沉淀。它对于时间序列分解方法的梳理，可谓是百科全书式的，从经典的加法模型到复杂的乘法模型，再到考虑异方差性的结构，无一不被涵盖。最令我称道的是，它对模型假设的检验部分处理得极为细致，例如对残差白噪声性质的严格检验标准，这在很多简化版教材中是被轻易跳过的环节。这本书的目标读者群体显然是那些不满足于停留在应用层面，而渴望掌握时间序列分析“内功心法”的进阶学习者或研究人员。它提供了一个坚实、可信赖的理论基石，让读者能够在纷繁复杂的时间序列模型中，找到最适合自己问题的精确答案，其价值是无法用简单的分数来衡量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的是它对“时间”这个维度的哲学性探讨，它不仅仅将时间视为一个简单的索引，而是深入挖掘了其内在的依赖性和动态性。作者的论述极具深度，仿佛在进行一场关于因果关系的深刻辩论。书中对传统计量经济学模型（如VAR模型）的批判性回顾，以及对新近兴起的机器学习方法（如深度学习在时间序列中的应用前沿）的审慎评估，展现了作者开阔的学术视野。我非常欣赏它在讨论模型局限性时所展现出的谦逊和客观，它提醒我们，任何模型都是对现实的简化，不存在绝对完美的拟合。这种批判性思维的培养，对我个人的研究方法论产生了深远的影响，它教会我如何在一个不确定的世界中，构建最稳健的预测体系。这本书更像是一场思维的洗礼，让我对时间序列分析这项工作有了全新的认识和更高的要求。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是时间序列分析领域的瑰宝，内容组织得极为精妙。作者从基础概念入手，循序渐进地构建起一个坚实的数据分析框架，对于初学者来说非常友好。我尤其欣赏它在理论阐述上的深度和广度，每一个模型背后的数学原理都被剖析得淋漓尽致，绝非那种浅尝辄止的“调包”指南。书中丰富的实例，特别是那些结合了金融、经济乃至环境科学的真实世界案例，让我清晰地看到了理论如何落地生根，如何在复杂的现实问题中发挥作用。比如，它对季节性分解和趋势估计的讲解，远比我之前看过的任何教材都要透彻，对于那些处理具有明显周期性数据的专业人士来说，这无疑是一份宝贵的参考资料。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，这种对底层逻辑的尊重，使得读者在面对新问题时，也能灵活运用所学知识，而不是被固定的方法束缚。那种对模型假设和局限性的坦诚讨论，也让人感到无比踏实，避免了盲目套用工具的风险。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对数学公式感到畏惧的实践者，但在阅读这本书的过程中，我发现自己竟然爱上了那些看似枯燥的推导过程。作者的笔触如同高明的引导者，总能在关键节点提供恰到好处的直觉性解释，从而软化了数学的硬度。这本书的排版和图表设计也值得称赞，那些精心制作的图示，清晰地展示了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的特性，以及不同模型（如ARIMA族）在时间序列图谱上的“指纹”。对于我这种需要快速将理论应用于实际工程项目的人来说，这本书的实用价值是无可替代的。它不仅仅是一本理论书，更像是一本工具箱，里面装满了针对不同场景的定制化解决方案。我尤其关注了它在处理高频数据波动性时的章节，那里的论述对于风险管理领域的人士来说，简直是醍醐灌顶，它没有回避现实世界中的噪声和异常值，而是教你如何与其共存并从中提取有效信息。

评分☆☆☆☆☆

我带着一个非常具体的目标来寻找一本关于时间序列建模的书籍，而这本作品完全超出了我的预期。它的叙事风格非常独特，带着一种严谨而又充满探索精神的学者气质。章节之间的逻辑衔接自然流畅，仿佛在引导我们进行一场精心策划的侦探之旅，去揭开数据背后隐藏的时间规律。书中对于高阶模型，例如状态空间模型和卡尔曼滤波的介绍，处理得极为到位，没有堆砌复杂的公式，而是用直观的语言和图形化的解释，将抽象的概念变得触手可及。我特别喜欢作者在讨论模型选择和诊断的部分，那种强调交叉验证和残差分析重要性的态度，体现了作者作为一线研究者的经验。读完这本书，我感觉自己对时间序列的理解不再停留在表面的拟合，而是深入到了数据生成过程（DGP）的层面，这对于我后续进行更复杂的非线性时间序列建模工作，提供了极大的信心和工具储备。

评分☆☆☆☆☆