具体描述
Forecasting is required in many situations. Deciding whether to build another power generation plant in the next five years requires forecasts of future demand. Scheduling staff in a call centre next week requires forecasts of call volumes. Stocking an inventory requires forecasts of stock requirements. Telecommunication routing requires traffic forecasts a few minutes ahead. Whatever the circumstances or time horizons involved, forecasting is an important aid in effective and efficient planning. This textbook provides a comprehensive introduction to forecasting methods and presents enough information about each method for readers to use them sensibly. Examples use R with many data sets taken from the authors' own consulting experience. In this second edition, all chapters have been updated to cover the latest research and forecasting methods. Three new chapters have been added on dynamic regression forecasting, hierarchical forecasting and practical forecasting issues. The latest version of the book is freely available online at http://OTexts.com/fpp2.
作者简介
Professor Rob J Hyndman (1967-) is an Australian statistician currently based at Monash University, Melbourne, Australia. He is best-known for his work in statistical forecasting, and is Editor-in-Chief of the International Journal of Forecasting. In 2007, he won the Moran medal from the Australian Academy of Science for his contributions to research in statistics. Further information is available on his website: robjhyndman.com
目录信息
读后感
用户评价
这本书的语言风格极其个人化，充满了作者强烈的个人色彩和一些略显戏谑的表达方式，这一点非常有趣。在介绍一些枯燥的计量经济学模型时，他会穿插一些看似不相关的历史轶事或者对当代文化现象的尖锐评论，这极大地缓解了阅读的枯燥感，使得复杂的理论被包裹在了一层易于消化的叙事糖衣之下。例如，他对某一经典统计模型的批判，居然引用了古罗马的军事策略作为类比，这种跨学科的思维跳跃性让人拍案叫绝。尽管这种风格可能不太受那些追求纯粹客观学术表达的读者青睐，但我个人非常喜欢这种“带有人味儿”的写作方式，它使得作者的形象跃然纸上，仿佛他正坐在我对面，一边喝着咖啡一边向我传授他的智慧。这种轻松的氛围下蕴含的深刻见解，反而更容易被大脑吸收和内化，让我感觉自己不是在“学习”，而是在与一位高明的导师进行一场深入的对话。
这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，给人的感觉既专业又带着一丝神秘感，仿佛预示着其中蕴含着非同一般的洞见。我是在一个书店里偶然翻到的，第一印象是它的装帧质量非常高，拿在手里很有分量，纸张的质地也令人愉悦，这种触感上的良好体验，无疑为接下来的阅读奠定了积极的基调。内容上，尽管我尚未深入阅读，但仅凭目录和前言的寥寥数语，就能感受到作者在构建这个知识体系时所下的苦功。他似乎试图搭建一个宏大而严谨的框架，去解析那些看似混沌无序的未来走向。我尤其期待其中关于“复杂系统与涌现现象”的论述，因为这往往是传统线性思维难以企及的领域。这本书给人的感觉，更像是一套精心打磨的工具箱，而不是简单的理论说教，它承诺提供一套可操作的方法论，而非空中楼阁般的哲学思辨。这对于我们这些日常工作就与不确定性打交道的从业者来说，无疑具有极高的实用价值。
我必须承认，这本书的开篇部分，用词颇为晦涩，充满了学术化的术语和严密的逻辑推导，初读之下，确实需要一定的耐心和背景知识储备才能勉强跟上作者的思路。我花了近一个下午的时间，对照着好几本相关的统计学著作，才勉强理解了他对“自回归模型的误差项异方差性”的修正提议。这绝非一本适合在通勤路上随便翻阅的休闲读物，它更像是一份需要全身心投入的智力挑战。然而，一旦跨过了最初的门槛，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。作者的论证过程极其缜密，每一步的推导都如同精密的机械咬合，找不到一丝松动。我特别欣赏他引入的几个非主流的案例分析，它们巧妙地避开了教科书上那些被嚼烂的例子，而是聚焦于一些新兴技术领域的应用困境，这极大地提升了理论的鲜活度和可信度。读完这几章，我感觉自己的思维逻辑被重新梳理了一遍，对许多过去模糊的概念都有了更锐利、更精确的把握。
我原本是带着一种较为功利的心态来阅读的，期望能从中找到一套快速预测市场波动的“秘籍”。然而，这本书的基调似乎完全与这种“速成”的心态背道而驰。它更像是一位经验丰富的老者的谆谆教诲，核心思想并非教你如何精确预测明天会发生什么，而是让你深刻理解“预测的局限性”本身。作者花了大量篇幅讨论认知偏差在预测过程中的作用，比如锚定效应、确认偏误如何潜移默化地扭曲我们的判断。这种强调“元认知”的写作风格，反而让我放下了急于求成的焦虑。它让我意识到，真正的专业能力，或许并不在于预测的准确率能达到多少百分比，而在于能否清晰地量化自己预测的不确定性，并为最坏的情况做好准备。这本书更像是一部关于“如何思考未来”的哲学论著，而不是一本操作手册，这种深度和反思性，远超出了我最初的预期。
这本书的排版设计简直是一场灾难，字体过小，行距过于紧凑，尤其是在涉及大量图表和公式推导的部分，简直让人头疼欲裂。我不得不时常停下来，眯着眼睛对着屏幕或者台灯下反复核对那些复杂的数学符号，这极大地分散了我的阅读注意力，也拉长了我的阅读时间。如果说内容是书籍的灵魂，那么呈现方式就是它的躯壳，这个躯壳的设计显然没有得到应有的重视。更令人沮丧的是，书中的图表往往缺乏清晰的图例说明，很多曲线和数据点的含义需要读者自行去猜测和推断，这在理论书籍中是不可原谅的疏忽。我甚至怀疑，作者本人是否真正审阅过最终的印刷稿件。不过，抛开这些装帧上的硬伤，书中关于“黑天鹅事件”的建模方法论部分，倒是非常新颖。它似乎提供了一种非参数化的视角，试图从历史数据的边缘地带捕捉到那些概率极低却影响巨大的事件的蛛丝马迹，这种勇气和创新精神是值得肯定的。
看完了网页版图书，优点是简单易懂，重逻辑，重实际操作。不过也需要读者有一定的统计基础。很多细节没有深挖，需要读者自行研究。偶尔有错，比如SEATS的第一个S不是Seasonal，而是Signal.
配合data camp上Forecasting Using R的课一起服用效果更佳，都是forecast那个package的作者亲自来讲
哇 这本书让我看得贼有兴趣了！
伴着还没出版的 3ed 和还在开发的 新 package fable上完这门课了 不得不惊叹 这个包真的太好用了 书也写的很浅显 更主要是 Rob 实在是太 nice 了 非常有魅力 （以及 final project 时候解答那些问题真的好耐心 但是现在 ETS 还是没特别懂（my bad
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