掌握时间序列分析：R语言案例数据研究指南

资源摘要信息:"时间序列分析是数据分析领域的一个重要分支，主要研究按时间顺序排列的数据点集合，以揭示数据随时间变化的趋势和周期性。R语言作为一门开源的统计编程语言，在时间序列分析领域拥有强大的工具和包，能够进行复杂的时间序列数据建模、预测和分析。 本书《时间序列分析——基于R（第2版）案例数据》是一本专门针对使用R语言进行时间序列分析的学习材料。它通过案例数据分析的方式，向读者展示了如何利用R语言处理和分析时间序列数据。本书假设读者已经具备一定的统计学基础和R语言知识，因此重点在于如何应用R语言进行实际的时间序列分析。 书中首先介绍了时间序列分析的基本概念和理论，包括时间序列的分类、平稳性检验、自相关分析、季节性分解等。接着，作者通过多个案例详细展示了如何使用R语言中不同的包和函数来实现这些理论的应用。例如，使用‘forecast’包进行时间序列的预测，使用‘xts’和‘zoo’包处理时间序列数据，以及使用‘ts’函数创建时间序列对象等。 此外，本书还深入探讨了时间序列预测模型，包括自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)以及季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)等。每个模型的案例演示都附有详细的R代码和解释，帮助读者理解模型的构建过程和结果解释。 在高级主题方面，书中还讨论了状态空间模型（如卡尔曼滤波器）、向量自回归(VAR)模型、协整和误差修正模型，以及非线性模型等，这些内容对于深入理解时间序列分析尤为重要。 综上所述，本书是学习R语言在时间序列分析方面应用的宝贵资源。它不仅为时间序列分析提供理论基础，更重要的是提供了大量的案例分析和R语言实践，使得读者能够在理论和实践之间搭建桥梁，快速提升在该领域的专业能力。对于希望利用R语言进行时间序列分析的统计学家、数据分析师、科研人员以及R语言爱好者来说，本书是一本不可多得的参考资料。" 【标题】:"时间序列分析——基于R（第2版）案例数据" 【描述】:"时间序列分析——基于R（第2版）案例数据" 【标签】:"r语言 文档资料 开发语言" 【压缩包子文件的文件名称列表】: 时间序列分析——基于R（第2版）案例数据