时间序列分析与R语言应用实战
5星 · 超过95%的资源 需积分: 10 158 浏览量
更新于2024-07-29
收藏 6.84MB PDF 举报
"《时间序列分析及其R语言应用》第三版是一本深入介绍时间序列分析的教材,书中包含了丰富的R语言实例。此书由Springer出版,是Springer Texts in Statistics系列的一部分,由Robert H. Shumway和David S. Stoffer主编。"
在时间序列分析中,我们研究的是按照特定时间顺序排列的数据点序列,这种分析在经济学、金融学、气象学、生物医学等多个领域都有广泛应用。本书第三版提供了更新的内容和实例,旨在帮助读者理解和掌握时间序列模型的构建与分析方法。
时间序列分析的核心概念包括趋势、季节性、周期性和随机性。趋势是指数据随时间的长期上升或下降;季节性是数据在一年中的特定时间段内呈现出的规律性波动;周期性则涉及更长的时间间隔,如经济周期;随机性是时间序列中不可预测的波动部分。
书中详细介绍了ARIMA(自回归整合滑动平均)模型,这是一种广泛用于建模非平稳时间序列的方法。ARIMA模型结合了自回归(AR)、差分(I,即整合)和滑动平均(MA)三个成分,通过这些成分的组合可以适应各种类型的时间序列数据。
此外,还涵盖了状态空间模型、季节性分解趋势(STL)方法、季节性ARIMA(SARIMA)以及季节性单位根检验等技术。这些工具对于去除季节性和趋势、识别异常值以及预测未来趋势至关重要。
R语言作为统计分析的强大工具,其在时间序列分析中的应用广泛。书中提供的R代码示例可以帮助读者学习如何使用R包如`ts`, `forecast`, `tseries`等进行数据预处理、模型构建、诊断检查和预测。
时间序列的建模不仅涉及理论知识,还包括实践中的数据探索和模型选择。本书通过实例演示了如何运用统计软件R来实现这些步骤,使读者能够将理论知识转化为实际操作能力。
《时间序列分析及其R语言应用》是一本全面而实用的教程,无论对于初学者还是经验丰富的分析师,都能从中受益,提升对时间序列分析的理解和应用水平。
180 浏览量
2017-04-27 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
savage246
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手