掌握时间序列分析:R语言案例数据研究指南
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更新于2024-10-09
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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
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洋洋菜鸟
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