时间序列的理论与方法（第2版） [Time Series:Theory and Methods] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Peter J. Brockwell，Richard A.Davis 著

图书标签:

• 时间序列
• 统计学
• 计量经济学
• 预测
• 建模
• 自相关
• 平稳性
• 谱分析
• ARIMA模型
• 状态空间模型

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510094712

版次：1

商品编码：11715863

包装：平装

外文名称：Time Series:Theory and Methods

开本：24开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：277

正文语种：中文

编辑推荐

　　《时间序列的理论与方法（第2版）》是一部有关时间序列的高等教材，这版对原来的版本通篇做了大量的修订和扩充，包括增加了全新的一章讲述状态空间。内容详尽，包括了学习时间序列能够经常用到的所有方法，书的一开始从引进Hilbert空间开始，紧接着平稳ARMA过程及其他。第10章有关平稳过程的谱推断很有新意，考虑频率已知和未知的周期性各种检验。

　　目次：平稳时间序列；Hilbert空间；平稳Arma过程；平稳过程的谱表示；平稳过程预测；渐进理论；均值和协差函数估计；Arma模型估计；应用ARIMA过程进行建模和预测；平稳过程的谱推断；多变量时间序列；状态空间模型和Kalman递归；高级话题。

　　《时间序列的理论与方法（第2版）》读者对象：数学专业、统计概率专业的研究生和相关人士。

内容简介

　　This edition contains a large number of additions and corrections scattered
　　throughout the text, including the incorporation of a new chapter on state-space models. The companion diskette for the IBM PC has expanded into the software package ITSM: An Interactive Tme Series Modelling Package for th.e PC, which includes a manual and can be ordered fromSpringer-Vertag.*
　　We are indebted to many readers who have used the book and programs and made suggestions for improvements. Unfortunately there is not enough space to acknowledge all who have contributed in this way; however, special mention must be made of our prize-winning fault-finders, Sid Resnick and
　　F. Pukelsheim. Special mention should also be made of Anthony Brockwell, whose advice and support on computing matters was invaluable in the
　　preparation of the new diskettes. We have been fortunate to work on the new edition in the excellent environments provided by the University of Melbourne and Colorado State University. We thank Duane Boes particularly for his support and encouragement throughout, and the Australian Research Council and National Science Foundation for their support of research related to the new material. We are also indebted to Springer-Verlag for their constant support and assistance in preparing the second edition.

作者简介

　　Peter J. Brockwell（P.J.布雷克韦尔，美国），是国际知名学者，在数学和物理学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果，适用于科研工作者、高校教师和研究生。

内页插图

目录

平稳时间序列
Hilbert空间
平稳Arma过程
平稳过程的谱表示
平稳过程预测
渐进理论
均值和协差函数估计
Arma模型估计
应用ARIMA过程进行建模和预测
平稳过程的谱推断
多变量时间序列
状态空间模型和Kalman递归
高级话题

前言/序言

现代统计分析：理论基础与应用实践 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代统计分析框架，重点聚焦于从理论基础到实际应用的过渡与融合。我们不涉及时间序列分析的具体方法，而是构建一个坚实的统计推断和模型构建的基石，使读者能够在面对各种数据挑战时，能够灵活、准确地选择和应用合适的统计工具。 本书内容涵盖了经典统计学中的核心概念，并引入了当代统计学界广泛采纳的前沿理论与计算方法。全书结构清晰，逻辑严谨，力求在保证数学严密性的同时，兼顾不同背景读者的理解需求。 第一部分：统计推断的基石 本部分是全书的理论核心，为后续的复杂模型构建打下坚实的基础。我们将严格审视统计推断的哲学和数学基础，强调模型假设与实际数据特征之间的关系。 第一章：概率论回顾与随机过程基础 尽管我们不深入时间序列，但理解随机性是统计分析的先决条件。本章将快速回顾概率论的核心概念，如随机变量、期望、方差和矩，并在此基础上引入基础的随机过程概念，如马尔可夫链的有限状态空间、平稳性和遍历性等概念的直观理解，为理解后续的依赖结构提供背景知识，但不涉及时间序列的具体建模应用。重点在于建立对随机系统行为的数学刻画能力。 第二章：估计理论 本章深入探讨如何从样本数据中估计总体参数。我们将详细比较和分析不同估计方法的性质： 矩估计 (Method of Moments, MoM)： 介绍其计算的简便性与局限性。 极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)： 详细阐述MLE的原理、渐近性质（一致性、渐近正态性、渐近有效性），并探讨其在不同分布假设下的具体应用。 贝叶斯估计： 介绍先验分布的选择、后验分布的计算，以及贝叶斯估计量的性质，着重于贝叶斯框架下的信息融合。 有效性与效率： 引入Cramér-Rao下界，用于衡量估计量的最优性，比较不同估计方法之间的效率差异。 第三章：假设检验的原理与应用 假设检验是统计决策的核心。本章将系统介绍假设检验的逻辑结构和标准流程： 检验的基础： 零假设与备择假设的设定、I型和II型错误、功效 (Power) 的概念。 经典检验方法： 详细推导和应用$Z$检验、$t$检验（单样本与多样本）、$chi^2$检验（拟合优度与独立性）。 广义似然比检验 (Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT)： 阐述GLRT在复杂模型选择中的重要性，分析其渐近分布特性。 非参数检验简介： 简要介绍符号检验和秩和检验的应用场景，它们如何规避对数据分布的强硬假设。 第二部分：线性模型的深度剖析 本部分聚焦于统计建模中最核心、应用最广泛的线性模型家族，强调模型的设定、诊断和扩展。 第四章：一般线性模型 (General Linear Models, GLM) 的理论框架 本章将GLM提升到理论高度，而不仅仅是回归技术的罗列。 模型设定： 深入探讨响应变量的均值结构、系统误差结构以及参数估计（通过最小二乘法和加权最小二乘法）。 方差分析 (ANOVA) 与协方差分析 (ANCOVA)： 从线性模型的角度统一理解ANOVA和ANCOVA，强调其在处理分类和连续协变量时的联系与区别。 模型诊断与残差分析： 这是模型有效性的关键。我们将详细探讨残差的独立性、正态性和同方差性诊断，包括Cook距离、杠杆值、DFBETAS等诊断统计量，并讨论如何根据诊断结果修正模型。 第五章：多元线性回归的挑战与扩展 当响应变量或解释变量涉及多个维度时，需要更精细的处理。 多重共线性 (Multicollinearity)： 识别、量化（如方差膨胀因子 VIF）以及应对多重共线性的策略（如岭回归或主成分回归的理论基础）。 变量选择技术： 详细比较子集选择法（如逐步法、最佳子集法）与正则化方法（如LASSO、Ridge、Elastic Net）的理论动机和计算特性。重点分析信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的作用及其局限性。 异方差性与非独立误差的处理： 侧重于如何通过广义最小二乘法 (GLS) 获得比OLS更有效的估计量，为后续处理更复杂误差结构（如截面相关、面板数据结构）做铺垫。 第三部分：超越标准线性模型 本部分将统计分析的触角延伸至非正态分布数据和更复杂的模型结构，这是现代数据科学应用中不可或缺的部分。 第六章：广义线性模型 (Generalized Linear Models, GLM) 的统一视角 本章将介绍如何将统计模型扩展到响应变量服从指数族分布的情况。 指数族分布与连接函数： 详细阐述指数族、随机成分、线性预测因子和连接函数（如Logit、Log、逆度数等）如何构建统一的GLM框架。 逻辑斯蒂回归与泊松回归的理论推导： 重点分析这些模型中参数的解释（比值比、率比），以及如何使用拟合优度检验（如偏差检验）和残差分析来评估模型拟合度。 模型拟合与迭代求解： 介绍迭代重加权最小二乘法 (IRLS) 在拟合GLM中的核心作用。 第七章：非参数与半参数方法的引入 在模型假设难以满足时，非参数和半参数方法提供了强大的替代方案。 非参数估计基础： 介绍核密度估计 (KDE) 的原理，以及它在无分布假设下估计概率密度函数的作用。 局部回归 (LOESS/LOWESS)： 解释局部加权的方法，展示如何通过局部多项式拟合来捕捉数据中的非线性关系，而不需预先指定全局函数形式。 广义加性模型 (Generalized Additive Models, GAMs)： 将GAMs视为GLM的扩展，其中线性预测因子被平滑函数的和取代。重点阐述平滑样条（Splines）的理论基础和自由度的控制，展示GAMs如何平衡拟合度和模型光滑性。 全书致力于构建一个相互关联、层层递进的统计思维体系，确保读者不仅掌握“如何做”计算，更理解“为什么”选择特定的理论和方法。它为读者进入更专业领域（如生存分析、高维回归或具体的时间序列模型）提供了不可或缺的理论准备和批判性分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常有条理，从基础概念到高级模型，再到应用和进阶，整个脉络清晰得就像一张精心绘制的地图。我最喜欢的是它在章节之间的过渡非常自然，前一章的内容往往为后一章的讲解打下基础，使得学习过程连贯且富有逻辑性。例如，在讲解完平稳时间序列的各种统计特性后，紧接着就自然地引入了ARIMA模型，解释了这些特性如何体现在模型结构中。而在探讨了线性模型之后，它又很顺理成章地转向了非线性时间序列模型，比如GARCH模型，并解释了为什么线性模型在某些情况下会失效，以及GARCH模型是如何捕捉金融时间序列中的波动性聚类的。书的结尾部分，更是涵盖了一些前沿的研究方向和实际应用中的难点问题，比如多变量时间序列分析、状态空间模型、以及贝叶斯方法在时间序列中的应用等等，这让我对整个时间序列分析领域有了更宏观的认识，也为我未来的深入学习指明了方向。这种“由点及面、由浅入深”的组织方式，大大降低了学习的门槛，也让整个学习过程变得更加高效和令人愉悦。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚入手不久，还在啃第一章，不过已经能感受到它沉甸甸的分量了。作为一本理论与方法并重的大部头，它在开篇就展现了严谨的态度。一开始就铺陈了时间序列数据的基本概念，比如自相关、平稳性这些我耳熟能详的术语，但书中给出的定义和解释却比我之前接触过的要更加深入和细致。它没有直接跳到模型，而是先花大力气解释了这些基础概念背后的统计学原理，比如随机过程的定义、协方差函数等等，感觉像是给整个时间序列分析大厦打下了坚实的地基。我特别喜欢它在介绍平稳性时，不仅给出了数学定义，还从直观上解释了为什么非平稳性会给建模带来困难，以及如何通过差分等手段来处理。这一点对于我这样对理论不太敏感但又想理解模型背后逻辑的读者来说，真是太友好了。而且，它还非常细致地介绍了不同类型的时间序列数据（如季节性、趋势性）的特性，为后续的模型选择提供了重要的铺垫。总的来说，这本书的开篇内容非常扎实，虽然有点“硬核”，但对于想真正理解时间序列的“why”而不是仅仅“how”的读者来说，绝对是值得花时间去消化的。我感觉接下来会更深入地探讨各种模型，这本书给我一种“学好基本功，才能走得更远”的踏实感。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在算法和计算方面的内容也相当详实。作为一个实践者，我深知理论再好，如果落地到实际计算中出现问题，那也是纸上谈兵。这本书在这方面做得非常到位，它不仅介绍了各种模型的估计方法，还讨论了算法的实现细节和计算复杂度。比如，在讲解模型参数估计时，它会讨论不同优化算法的优缺点，以及如何选择合适的算法来提高计算效率。另外，它还涉及了一些常用的时间序列分析软件库和工具的使用，虽然没有直接给出代码，但它对这些工具的原理和功能进行了详细的介绍，让我能够更好地理解和运用它们。我特别欣赏它在讲解一些算法时，会穿插一些“小技巧”或者“注意事项”，比如在进行模型拟合时，如何避免过拟合，如何选择合适的模型阶数，如何进行模型诊断等等。这些看似不起眼的内容，却往往是我们在实际操作中最容易遇到的陷阱。这本书就像一位经验丰富的导师，不仅教你“做什么”，还告诉你“怎么做”，以及“为什么这样做”。这种“理论与实践并重”的风格，让我感觉学到的知识是真正能够被应用到实际工作中的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学推导部分，对我来说既是挑战也是巨大的收获。我之前接触过一些统计学的教材，也了解一些基本的统计概念，但这本书在时间序列的理论推导上，确实达到了一个很高的水平。它在引入每一个模型之前，都会先给出严谨的数学定义和性质，然后循序渐进地进行推导，让读者能够清晰地理解模型的内在逻辑。例如，在介绍ARIMA模型时，它不仅详细解释了AR、MA、ARMA模型的构成，还深入探讨了差分的原理，以及如何通过模型的可辨识性和参数估计来确定模型的阶数。对于每一个参数的估计方法，书中都给出了详细的推导过程，包括最大似然估计、矩估计等等，并且会讨论这些估计量的性质，比如一致性、渐进正态性等等。我尤其欣赏的是，它在讲解复杂概念时，并没有回避数学的严谨性，而是通过清晰的符号和逻辑，将复杂的推导过程变得易于理解。虽然我可能无法完全消化每一个公式的每一个细节，但这种深入的理论讲解，让我对时间序列模型有了更深刻的认识，也能够更有信心地去应用它们。它让我明白，很多模型看似“黑箱”，但背后都有坚实的数学基础支撑。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的案例分析部分简直是一绝！我平时看那些讲时间序列的书，往往模型讲得头头是道，但一到实际应用就显得有些空洞，要么就是例子太简单，要么就是数据处理环节语焉不详。但这本书完全不同，它选取的案例都相当有代表性，覆盖了经济、金融、气象、工程等多个领域，而且每个案例都进行了非常详尽的讲解。不仅仅是告诉你用了哪个模型，更重要的是，它会详细剖析为什么选择这个模型，模型背后的假设是什么，以及在实际数据中如何去检验这些假设。最让我印象深刻的是，它会一步步地展示数据预处理的过程，包括缺失值处理、异常值检测、变量转换等等，这些细节往往是决定模型成败的关键。而且，它还引入了许多可视化技术，用图表清晰地展示了数据的特征、模型的拟合效果以及预测的区间，让人一目了然。我特别喜欢书中对于模型诊断的讲解，它不仅介绍了各种诊断方法，还解释了如何解读诊断结果，以及当模型出现问题时，应该如何去调整和优化。这种“由浅入深、由表及里”的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在跟着作者一起进行一次真实的数据分析项目，收获真的很大。

评分☆☆☆☆☆

人就是和时间在赛跑 能够科学的研究也是不错的

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评，这样其他消费者在购买的时候会作为参考，会影响该商品销量，而商家也会因此改进商品质量。

评分☆☆☆☆☆

很好，包装很好，没有任何问题。

评分☆☆☆☆☆

书可以，就是全英文比较难看

评分☆☆☆☆☆

非常好 赶上活动价

评分☆☆☆☆☆

质量很好，值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

印刷不错

评分☆☆☆☆☆

专业，值得花时间学习e