R语言时间序列分析实战：第2版

"《时间序列分析及应用：R语言（第2版）》是由(美)Cryer J.D.和Chan K.S.撰写，并由潘红宇等人翻译的统计学教材，专注于时间序列分析在R语言中的应用。本书是Springer Texts in Statistics系列的一部分，与其他统计学经典著作一同被推荐，如Brockwell/Davis的《时间序列介绍与预测》和Durrett的《基础随机过程》等。" 《时间序列分析及应用：R语言（第2版）》是学习和实践时间序列分析的重要资源，尤其适合那些希望通过R语言进行数据分析的学者和从业者。时间序列分析是一种统计方法，它关注数据按照时间顺序排列时的模式和趋势。这种分析广泛应用于各种领域，包括经济学、金融学、气象学、工程学以及生物医学等。 本书第二版提供了关于时间序列模型的全面更新和深入理解，涵盖了从基本概念到高级技术的广泛内容。核心知识点包括： 1. 时间序列的基本概念：定义、属性和可视化，如均值、方差、自相关和偏自相关函数。 2. 序列平稳性：理解并检测时间序列的平稳性和非平稳性，以及如何通过差分或转换使之变得平稳。 3. 自回归移动平均（ARIMA）模型：学习如何构建和估计ARIMA模型，用于预测和建模时间序列数据。 4. 季节性模型：处理具有季节性模式的时间序列，如季节性ARIMA（Seasonal ARIMA）模型。 5. 外部变量的影响：考虑如何在模型中纳入外部因素，如协整关系和外生变量。 6.状态空间模型和Kalman滤波：了解这些高级模型如何处理复杂的动态系统和不确定性。 7. 非线性时间序列模型：探讨非线性模型，如ARCH和GARCH模型，用于金融市场的波动性建模。 8. R语言实践：通过R语言的案例研究和实际应用，读者可以掌握如何使用R包如`forecast`和`tseries`进行时间序列分析。 此外，书中还包括了重复测量分析、实验设计以及图形建模等其他统计方法，这些内容对于理解和解决复杂问题至关重要。通过本书，读者不仅能够掌握理论知识，还能获得大量实际操作的经验，从而在实际工作中应用时间序列分析技术。