时间序列分析基础：SAS应用教程

"A First Course on Time Series Analysis - Examples with SAS" 这本资源是一本关于时间序列分析的初学者教程，结合了SAS软件进行实例讲解。由维尔茨堡大学统计学系编著，旨在教授读者如何运用SAS进行时间序列分析。教程包含了多个版本更新，最新的是2006年9月1日版。该书的编写团队包括Michael Falk、Frank Marohn、René Michel、Daniel Hofmann和Maria Macke，他们分别担任编辑和程序设计工作。布局和设计由Peter Dinges负责。 时间序列分析是统计学和数据分析领域中的一个重要概念，它涉及到对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。通过SAS这一强大的统计分析软件，学习者可以掌握如何处理和解析时间相关的数据，例如股票价格、气象数据或销售趋势等。SAS提供了丰富的函数和过程来处理时间序列，包括数据导入、数据清洗、模型选择、趋势分析、季节性分析以及预测等步骤。 教程中可能涵盖了以下关键知识点： 1. **时间序列的基本概念**：了解时间序列的构成元素，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 2. **数据预处理**：学习如何在SAS中加载时间序列数据，并进行缺失值处理、平滑处理等。 3. **描述性统计分析**：计算时间序列的均值、方差、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），以理解数据的内在结构。 4. **模型选择**：介绍ARIMA模型（自回归整合移动平均模型）、季节性ARIMA（ Seasonal ARIMA）和状态空间模型等。 5. **模型估计与检验**：学习如何在SAS中估计模型参数，以及使用似然比检验、残差分析等方法评估模型的适用性。 6. **预测与误差分析**：基于建立的模型进行未来值的预测，并分析预测误差。 7. **应用案例**：通过真实案例展示如何在SAS中实施以上步骤，解决实际问题。 此外，该资源遵循GNU Free Documentation License，允许用户自由复制、分发和修改，但不得包含不变章节、前封面文本和后封面文本。需要注意的是，SAS和Windows是其各自公司的注册商标，作者不承担书中提及程序错误的责任。 这个教程是学习时间序列分析和SAS应用的理想资料，适合对统计分析有一定基础并希望提升SAS操作技能的学习者。通过深入学习，读者将能够熟练地运用SAS进行复杂的时间序列数据分析和预测。