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| 編輯推薦: |
◎编辑推荐
本书是全球流行的时间序列分析经典教材,已畅销20余年,改版3次。新的第4版仍保持前版的特色,全面并平衡地对时域和频域方法进行了讲授。书中包含大量使用真实数据解决问题的实例,例如用道琼斯工业平均指数数据来分析金融危机、用功能性磁共振成像数据评估疼痛感、从观测数据中发现自然和人为引起的气候变化、对是否遵守《核禁试条约》进行监测等。书中对每个数值案例都提供了R源代码,并在本书网站(https://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa4/, https://github.com/nickpoison/tsa4/)上提供下载。
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| 內容簡介: |
◎内容简介
來源:香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk 这本世界经典教材展现了现代时间序列分析作为一种数据分析工具的丰富性和多样性。本书从不同层次深入探讨时间序列分析理论和方法,除了涵盖经典的时间序列回归方法、ARIMA模型、谱分析和状态空间模型外,还介绍了新近发展的方法,包括分类时间序列分析、多元谱方法、长记忆时间序列、非线性模型、重采样技术、GARCH模型、ARMAX模型、随机波动率模型、小波方法和马尔可夫链蒙特卡罗积分方法等。书里以易于理解的方式讲述了各种时间序列模型及其应用,内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和阈值模型等。对所有的模型和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了展示。本书除了可以作为统计学研究生或高年级本科生教材,也可以作为物理学、生命科学和社会科学领域相关方向的研究生教材。
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| 關於作者: |
◎作者简介
罗伯特·沙姆韦(Robert H. Shumway)是美国加州大学戴维斯分校的统计学荣休教授。他是美国统计学会(American Statistical Association)和国际统计学会(International Statistical Institute)的杰出会士。他对时间序列应用的研究曾获得过1986年美国统计学会杰出统计应用奖和1992年传染病中心统计奖。他出版过多部有影响力的统计学教材,并担任Forecasting和Journal of the American Statistical Association等期刊的编委。
戴维·斯托弗(David S. Stoffer)是美国匹兹堡大学统计学荣休教授。他是美国统计学会的杰出会士,并获得过1989年美国统计学会杰出统计应用奖。他曾担任美国国家科学基金会数学科学部的项目主任,还是Forecasting、Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistical Mathematics、Journal of Time Series Analysis、Journal of Business & Economic Statistics等期刊的编委。
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| 目錄:
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◎图书目录
序言
第1章 时间序列的特征
第2章 时间序列回归和探索性数据分析
第3章 ARIMA模型
第4章 频谱分析与滤波
第5章 其他的时域主题
第6章 状态空间模型
第7章 频域统计方法
附录A 大样本理论
附录B 时域理论
附录C 频谱域理论
附录D R语言初步
参考文献
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