**前言
**首先,一些教材偏重於數學理論和推導.作者多為數學出身,他們習慣於數學的嚴格性和匯出精確而又漂亮的數學結論.這些書適用於那些願意為時間序列的數學理論研究做出貢獻的讀者.
其次,國內教材中一元時間序列往往佔絕大部分篇幅,而且包含在各種數學假定下的各種定理和結果.這是因為一元時間序列的數學描述確實很漂亮,很多結果都能夠以比較簡潔的數學語言表達出來.而多元時間序列則很不一樣,在一元情況下很漂亮的結果,在多元情況下就完全不同了.在數學上,複雜的表達是不被人們所喜愛的,因此,多元時間序列很難在數學味道很濃的教科書中展開.
很多教材對於真實時間序列的資料分析強調得不夠.那些數學味道強的書,由於其主要目的不是分析實際資料,而且實際資料往往很難滿足書中的數學假定,過多地討論實際應用並不是這些書的重點.
另外有一些教材的確強調應用,而且作者很多也不是數學出身,書中也列舉了一些數學假定和結論,但是往往沒有花篇幅去完善和系統化,更沒有用簡明扼要的語言去做解釋,使得無論是數學還是非數學出身的讀者都不能很好地理解所用模型背後的機理.
在涉及統計軟體使用方面,數學味道強的書完全不用任何軟體是可以理解的,但很多偏重於應用的教科書只介紹昂貴的「傻瓜式」商業軟體就不值得提倡了，因為介紹昂貴商業軟體的教材客觀上鼓勵了使用盜版軟體.商業軟體不透明,**保密,而且沒有體現最新的成果,完全不能滿足實際工作者的需要.
本書的目標讀者是非數學專業出身的各類人員,可以是本科生或者研究生,也可以是在校教師或者實際工作者.我們力圖用簡單通俗的語言闡述有關的基本概念和計算,並盡量通過案例來講述各種時間序列方法,使得非數學背景的讀者可以較容易地理解.同時,我們也把有關的數學結構用簡單完整的方式闡述,以供讀者參考.
本書全程使用免費、公開、透明的開源程式設計軟體r. ,而且提供全部**.r軟體是世界上使用者最多的資料分析軟體,有著非常強大的統計界的支援,發展很快,每天都有許多新的程式包被加入,到2023年5月初,r的統計程式包數量已經達到5500多個,而2023年年底只有不到1000個.新的統計方法大都以r程式包的形式首先展現在世人面前,這是任何商業軟體所望塵莫及的.我們希望讀者能夠盡快地學會如何使用r軟體解決讀者自己的實際問題或分析資料.
1.1 時間序列的特點](
1.2 時間序列例子
1.3 r軟體入門
1.4 本書的內容
1.5 習題
第2章 一元時間序列的基本概念和模型
2.1 時間序列的平穩性及相關性度量
2.2 白雜訊
2.3 隨機遊走
2.4 趨勢平穩過程
2.5 一般線性模型
2.6 ma 模型
2.7 ar 模型
2.8 arma 模型
2.9 arima 模型
2.10 季節模型
2.11 習題
[第 3 章 一元時間序列資料的擬合及**
3.1 一些估計和**方法的基本數學原理](
3.2 一元時間序列資料例項分析
R時間序列分析
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上節中的隨機漫步序列 random walk 雖然呈現出來整體線性增長的趨勢，但是這是因為每個e的隨機取值造成的，如果重新生成一遍，其趨勢不一定還是這樣，所以，這樣的不確定的趨勢稱為隨機趨勢。有些趨勢是確定的，比如課本中第一章的每個月的溫度，有很明顯的季節性，這樣的趨勢稱為確定性趨勢。本節主要介紹確...