Regression Models for Time Series Analysis pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kedem, Benjamin/ Fokianos, Konstantinos

出品人:

頁數:360

译者:

出版時間:2002-8

價格:34731.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9780471363552

叢書系列:

圖書標籤:

statistics
methodology
E
時間序列分析
迴歸模型
統計建模
計量經濟學
數據分析
預測
R語言
Python
機器學習
金融時間序列

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具體描述

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：時間序列的奧秘與前沿》本書並非聚焦於迴歸模型在時間序列分析中的應用，而是將目光投嚮瞭時間序列這一廣闊領域中那些更為深邃、前沿且充滿挑戰的未知領域。我們將一同踏上一段求知之旅，探尋那些尚未被充分理解、或者說需要全新視角來解讀的時間序列現象和分析方法。第一部分：非綫性與混沌的魅影時間序列的內在世界遠非綫性模型的簡單疊加。本部分將深入剖析那些隱藏在數據波動背後，由非綫性動力學係統所産生的復雜模式。我們將探討：混沌理論與時間序列：揭示看似隨機的序列中可能存在的確定性混沌，理解其敏感性與不可預測性。我們將學習如何識彆和量化混沌特徵，例如李雅普諾夫指數的計算，以及通過相空間重構來揭示潛在的低維吸引子。復雜網絡與時間序列：探索將時間序列轉化為復雜網絡錶示的可能性，從而利用網絡科學的強大工具來分析時間序列的結構、演化和湧現行為。我們將研究不同網絡構建方法，如鄰近網絡、相關性網絡，以及它們在揭示時間序列間相互作用和全局模式中的作用。分形幾何與自相似性：深入研究時間序列中的自相似性和分形結構，理解這些特徵如何反映瞭係統在不同尺度上的相似性。我們將介紹分形維度的估計算法，以及它們如何幫助我們度量時間序列的粗糙度和復雜度。高階統計量與非高斯分布：突破傳統均值和方差的局限，著重分析時間序列的高階統計量，如偏度和峰度，以及它們在捕捉非對稱性和極端值分布方麵的意義。我們將探討如何處理和建模具有非高斯分布的時間序列，例如使用廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型的擴展形式或其他非參數方法。非綫性預測模型（超越綫性）：介紹一些超越綫性迴歸的非綫性預測模型，包括支持嚮量迴歸（SVR）在時間序列預測中的應用，以及決策樹和隨機森林等集成學習方法如何捕獲復雜的非綫性關係。我們將討論這些模型的優勢、局限性以及在實際應用中的注意事項。第二部分：深度學習與錶徵學習的革新深度學習的興起為時間序列分析帶來瞭前所未有的機遇，尤其是其強大的錶徵學習能力。本部分將聚焦於如何利用深度學習技術來發掘時間序列數據中更深層次的模式和規律：循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）的精髓：深入剖析RNN及其改進型LSTM和GRU的工作原理，理解它們如何有效地捕捉時間序列的長期依賴關係。我們將探討不同網絡結構的設計，例如多層RNN、雙嚮RNN，以及如何優化其訓練過程，包括梯度消失/爆炸問題的解決策略。捲積神經網絡（CNN）在時序特徵提取中的力量：闡述CNN如何通過捲積核來提取時間序列的局部模式和周期性特徵，並討論其在異常檢測、事件識彆等任務中的應用。我們將研究如何設計閤適的捲積層和池化層，以及如何結閤一維捲積和膨脹捲積來處理不同長度的序列。注意力機製與Transformer模型：詳解注意力機製的工作原理，以及它如何使模型能夠聚焦於時間序列中最相關的部分，從而剋服長序列處理的瓶頸。我們將深入介紹Transformer模型在時間序列分析中的巨大潛力，特彆是其並行計算能力和全局依賴捕獲能力。時間序列的錶徵學習：探討如何通過無監督或半監督的方法來學習時間序列的通用錶徵，以便於下遊任務的遷移學習。我們將研究對比學習、自編碼器等技術在時間序列錶徵學習中的應用，以及如何評估學習到的錶徵的質量。多模態時間序列融閤：隨著數據來源的多樣化，如何有效地融閤來自不同模態（如文本、圖像、傳感器數據）的時間序列信息成為關鍵。本部分將介紹一些先進的多模態融閤技術，以及它們在復雜場景下的應用。第三部分：因果推斷與科學解釋的邊界僅僅預測是不夠的，理解時間序列背後的因果關係對於科學研究和決策至關重要。本部分將探索如何從時間序列數據中推斷因果關係，並緻力於提供更具解釋性的模型： Granger因果檢驗的局限與超越：審視經典的Granger因果檢驗，分析其作為相關性度量而非真正因果的局限性。我們將介紹一些更先進的因果推斷方法，如結構嚮量自迴歸（SVAR）模型，以及它們在控製混雜因素和識彆因果路徑上的優勢。潛在因果模型與乾預分析：探討如何構建潛在因果模型來描述變量之間的因果結構，並介紹如何利用這些模型進行乾預分析，預測改變某個變量對其他變量的影響。我們將涉及因果圖模型、do-calculus等概念。可解釋AI（XAI）在時間序列中的應用：強調可解釋性在時間序列分析中的重要性，介紹一些XAI技術，如LIME、SHAP等，如何用於解釋復雜模型（如深度學習模型）的預測結果，從而理解模型決策的依據。因果發現算法：介紹一些從數據中自動發現因果關係的算法，例如PC算法、FCI算法等，並討論它們在處理觀察性數據和識彆潛在的因果結構時的適用性。科學建模與理論驅動的分析：強調在時間序列分析中結閤領域知識和科學理論的重要性，鼓勵讀者在數據驅動的基礎上，構建具有物理意義或經濟學含義的模型，從而實現更深層次的理解和洞察。第四部分：前沿挑戰與未來展望時間序列分析領域仍在不斷發展，新的挑戰和機遇層齣不窮。本部分將展望未來的研究方嚮和潛在應用：小樣本與零樣本學習：探討在數據稀缺的情況下如何進行時間序列分析，以及如何實現模型在未見過的數據模式上的泛化能力。公平性與魯棒性：關注時間序列模型在實際應用中的公平性和魯棒性問題，研究如何避免模型中的偏見，以及如何提高模型對噪聲和異常值的抵抗能力。可信賴AI（Trustworthy AI）與時間序列：探討如何構建可信賴的時間序列模型，包括模型的可驗證性、安全性、隱私保護等方麵。實時分析與在綫學習：介紹在不斷更新的數據流中進行實時時間序列分析的技術，以及如何實現模型的在綫學習和動態更新。跨學科融閤與新興應用：鼓勵將時間序列分析與其他學科（如生物學、金融學、氣候科學、社會學）進行更深入的融閤，探索其在更廣泛領域中的新興應用。本書旨在為讀者提供一個關於時間序列分析最新進展和未解之謎的全麵概覽。它不是一本操作手冊，而是一次思維的拓展，一次對未知領域的探索。我們鼓勵讀者帶著批判性思維，主動去思考，去實踐，去發現時間序列分析中更多的可能性。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是時間序列分析領域的瑰寶，內容組織得極為精妙。作者從基礎概念入手，循序漸進地構建起一個堅實的數據分析框架，對於初學者來說非常友好。我尤其欣賞它在理論闡述上的深度和廣度，每一個模型背後的數學原理都被剖析得淋灕盡緻，絕非那種淺嘗輒止的“調包”指南。書中豐富的實例，特彆是那些結閤瞭金融、經濟乃至環境科學的真實世界案例，讓我清晰地看到瞭理論如何落地生根，如何在復雜的現實問題中發揮作用。比如，它對季節性分解和趨勢估計的講解，遠比我之前看過的任何教材都要透徹，對於那些處理具有明顯周期性數據的專業人士來說，這無疑是一份寶貴的參考資料。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，這種對底層邏輯的尊重，使得讀者在麵對新問題時，也能靈活運用所學知識，而不是被固定的方法束縛。那種對模型假設和局限性的坦誠討論，也讓人感到無比踏實，避免瞭盲目套用工具的風險。

评分☆☆☆☆☆

我帶著一個非常具體的目標來尋找一本關於時間序列建模的書籍，而這本作品完全超齣瞭我的預期。它的敘事風格非常獨特，帶著一種嚴謹而又充滿探索精神的學者氣質。章節之間的邏輯銜接自然流暢，仿佛在引導我們進行一場精心策劃的偵探之旅，去揭開數據背後隱藏的時間規律。書中對於高階模型，例如狀態空間模型和卡爾曼濾波的介紹，處理得極為到位，沒有堆砌復雜的公式，而是用直觀的語言和圖形化的解釋，將抽象的概念變得觸手可及。我特彆喜歡作者在討論模型選擇和診斷的部分，那種強調交叉驗證和殘差分析重要性的態度，體現瞭作者作為一綫研究者的經驗。讀完這本書，我感覺自己對時間序列的理解不再停留在錶麵的擬閤，而是深入到瞭數據生成過程（DGP）的層麵，這對於我後續進行更復雜的非綫性時間序列建模工作，提供瞭極大的信心和工具儲備。

评分☆☆☆☆☆

這是一本需要反復研讀纔能體會其精髓的著作。初讀時，可能會被其詳盡的數學證明和嚴格的邏輯推理所震懾，但隨著閱讀的深入，你會發現每一頁都蘊含著作者多年研究的沉澱。它對於時間序列分解方法的梳理，可謂是百科全書式的，從經典的加法模型到復雜的乘法模型，再到考慮異方差性的結構，無一不被涵蓋。最令我稱道的是，它對模型假設的檢驗部分處理得極為細緻，例如對殘差白噪聲性質的嚴格檢驗標準，這在很多簡化版教材中是被輕易跳過的環節。這本書的目標讀者群體顯然是那些不滿足於停留在應用層麵，而渴望掌握時間序列分析“內功心法”的進階學習者或研究人員。它提供瞭一個堅實、可信賴的理論基石，讓讀者能夠在紛繁復雜的時間序列模型中，找到最適閤自己問題的精確答案，其價值是無法用簡單的分數來衡量的。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對數學公式感到畏懼的實踐者，但在閱讀這本書的過程中，我發現自己竟然愛上瞭那些看似枯燥的推導過程。作者的筆觸如同高明的引導者，總能在關鍵節點提供恰到好處的直覺性解釋，從而軟化瞭數學的硬度。這本書的排版和圖錶設計也值得稱贊，那些精心製作的圖示，清晰地展示瞭自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的特性，以及不同模型（如ARIMA族）在時間序列圖譜上的“指紋”。對於我這種需要快速將理論應用於實際工程項目的人來說，這本書的實用價值是無可替代的。它不僅僅是一本理論書，更像是一本工具箱，裏麵裝滿瞭針對不同場景的定製化解決方案。我尤其關注瞭它在處理高頻數據波動性時的章節，那裏的論述對於風險管理領域的人士來說，簡直是醍醐灌頂，它沒有迴避現實世界中的噪聲和異常值，而是教你如何與其共存並從中提取有效信息。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到震撼的是它對“時間”這個維度的哲學性探討，它不僅僅將時間視為一個簡單的索引，而是深入挖掘瞭其內在的依賴性和動態性。作者的論述極具深度，仿佛在進行一場關於因果關係的深刻辯論。書中對傳統計量經濟學模型（如VAR模型）的批判性迴顧，以及對新近興起的機器學習方法（如深度學習在時間序列中的應用前沿）的審慎評估，展現瞭作者開闊的學術視野。我非常欣賞它在討論模型局限性時所展現齣的謙遜和客觀，它提醒我們，任何模型都是對現實的簡化，不存在絕對完美的擬閤。這種批判性思維的培養，對我個人的研究方法論産生瞭深遠的影響，它教會我如何在一個不確定的世界中，構建最穩健的預測體係。這本書更像是一場思維的洗禮，讓我對時間序列分析這項工作有瞭全新的認識和更高的要求。

評分☆☆☆☆☆