R语言实战:时间序列分析与应用实例详解
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更新于2024-07-23
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《时间序列分析及其应用:R实例》是一本由 Jonathan D. Cryer 和 Kung-Sik Chan 合著的专业书籍,属于 Springer Texts in Statistics 系列,该系列旨在提供深入的统计理论教材。本书在第二版中,针对时间序列分析这一核心领域进行了详尽的探讨,并特别强调了如何利用R语言进行实际操作和应用。
时间序列分析是统计学中的一个重要分支,它关注的是数据随时间变化的趋势和模式。这种分析方法广泛应用于经济、金融、商业、环境科学、社会科学等多个领域,例如股票市场预测、气候变化研究、销售趋势分析等。在现实世界中,许多现象都表现出周期性或趋势性的行为,时间序列分析能够揭示这些内在规律并进行预测。
本书涵盖了时间序列的基本概念,如平稳性和自相关性、季节性调整、移动平均、指数平滑法、ARIMA模型(自回归积分移动平均模型)等,这些都是构建有效时间序列模型的基础。此外,作者还通过丰富的R代码示例,指导读者如何在实践中运用这些理论工具,包括数据预处理、模型选择、参数估计和模型诊断等环节。
R语言作为一种流行的开源编程语言,在数据分析和统计建模中扮演着重要角色。作者利用R的函数和包,如forecast、ts、tseries等,展示了如何在实际项目中实现时间序列分析。对于初学者来说,这本书提供了很好的实践平台,而对于经验丰富的数据科学家,它则能作为参考手册,帮助他们优化分析流程和提高工作效率。
此外,书中可能还讨论了时间序列分析的高级话题,如状态空间模型、动态模型识别、非线性时间序列分析以及时间序列的可视化等。对于想要深化理解时间序列分析或者利用R进行专业级应用的读者,这本书无疑是一个不可或缺的资源。
《时间序列分析及其应用:R实例》不仅包含了扎实的理论基础,而且提供了实用的R编程技巧,适合从入门到进阶的学习者,无论是在学术研究还是实际工作中,都能从中受益匪浅。
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