時間序列的理論與方法（第2版） [Time Series:Theory and Methods] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

Peter J. Brockwell，Richard A.Davis 著

圖書標籤:

• 時間序列
• 統計學
• 計量經濟學
• 預測
• 建模
• 自相關
• 平穩性
• 譜分析
• ARIMA模型
• 狀態空間模型

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510094712

版次：1

商品編碼：11715863

包裝：平裝

外文名稱：Time Series:Theory and Methods

開本：24開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：277

正文語種：中文

編輯推薦

　　《時間序列的理論與方法（第2版）》是一部有關時間序列的高等教材，這版對原來的版本通篇做瞭大量的修訂和擴充，包括增加瞭全新的一章講述狀態空間。內容詳盡，包括瞭學習時間序列能夠經常用到的所有方法，書的一開始從引進Hilbert空間開始，緊接著平穩ARMA過程及其他。第10章有關平穩過程的譜推斷很有新意，考慮頻率已知和未知的周期性各種檢驗。

　　目次：平穩時間序列；Hilbert空間；平穩Arma過程；平穩過程的譜錶示；平穩過程預測；漸進理論；均值和協差函數估計；Arma模型估計；應用ARIMA過程進行建模和預測；平穩過程的譜推斷；多變量時間序列；狀態空間模型和Kalman遞歸；高級話題。

　　《時間序列的理論與方法（第2版）》讀者對象：數學專業、統計概率專業的研究生和相關人士。

內容簡介

　　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.

作者簡介

　　Peter J. Brockwell（P.J.布雷剋韋爾，美國），是國際知名學者，在數學和物理學界享有盛譽。本書凝聚瞭作者多年科研和教學成果，適用於科研工作者、高校教師和研究生。

內頁插圖

目錄

平穩時間序列
Hilbert空間
平穩Arma過程
平穩過程的譜錶示
平穩過程預測
漸進理論
均值和協差函數估計
Arma模型估計
應用ARIMA過程進行建模和預測
平穩過程的譜推斷
多變量時間序列
狀態空間模型和Kalman遞歸
高級話題

前言/序言

現代統計分析：理論基礎與應用實踐 本書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的現代統計分析框架，重點聚焦於從理論基礎到實際應用的過渡與融閤。我們不涉及時間序列分析的具體方法，而是構建一個堅實的統計推斷和模型構建的基石，使讀者能夠在麵對各種數據挑戰時，能夠靈活、準確地選擇和應用閤適的統計工具。 本書內容涵蓋瞭經典統計學中的核心概念，並引入瞭當代統計學界廣泛采納的前沿理論與計算方法。全書結構清晰，邏輯嚴謹，力求在保證數學嚴密性的同時，兼顧不同背景讀者的理解需求。 第一部分：統計推斷的基石 本部分是全書的理論核心，為後續的復雜模型構建打下堅實的基礎。我們將嚴格審視統計推斷的哲學和數學基礎，強調模型假設與實際數據特徵之間的關係。 第一章：概率論迴顧與隨機過程基礎 盡管我們不深入時間序列，但理解隨機性是統計分析的先決條件。本章將快速迴顧概率論的核心概念，如隨機變量、期望、方差和矩，並在此基礎上引入基礎的隨機過程概念，如馬爾可夫鏈的有限狀態空間、平穩性和遍曆性等概念的直觀理解，為理解後續的依賴結構提供背景知識，但不涉及時間序列的具體建模應用。重點在於建立對隨機係統行為的數學刻畫能力。 第二章：估計理論 本章深入探討如何從樣本數據中估計總體參數。我們將詳細比較和分析不同估計方法的性質： 矩估計 (Method of Moments, MoM)： 介紹其計算的簡便性與局限性。 極大似然估計 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)： 詳細闡述MLE的原理、漸近性質（一緻性、漸近正態性、漸近有效性），並探討其在不同分布假設下的具體應用。 貝葉斯估計： 介紹先驗分布的選擇、後驗分布的計算，以及貝葉斯估計量的性質，著重於貝葉斯框架下的信息融閤。 有效性與效率： 引入Cramér-Rao下界，用於衡量估計量的最優性，比較不同估計方法之間的效率差異。 第三章：假設檢驗的原理與應用 假設檢驗是統計決策的核心。本章將係統介紹假設檢驗的邏輯結構和標準流程： 檢驗的基礎： 零假設與備擇假設的設定、I型和II型錯誤、功效 (Power) 的概念。 經典檢驗方法： 詳細推導和應用$Z$檢驗、$t$檢驗（單樣本與多樣本）、$chi^2$檢驗（擬閤優度與獨立性）。 廣義似然比檢驗 (Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT)： 闡述GLRT在復雜模型選擇中的重要性，分析其漸近分布特性。 非參數檢驗簡介： 簡要介紹符號檢驗和秩和檢驗的應用場景，它們如何規避對數據分布的強硬假設。 第二部分：綫性模型的深度剖析 本部分聚焦於統計建模中最核心、應用最廣泛的綫性模型傢族，強調模型的設定、診斷和擴展。 第四章：一般綫性模型 (General Linear Models, GLM) 的理論框架 本章將GLM提升到理論高度，而不僅僅是迴歸技術的羅列。 模型設定： 深入探討響應變量的均值結構、係統誤差結構以及參數估計（通過最小二乘法和加權最小二乘法）。 方差分析 (ANOVA) 與協方差分析 (ANCOVA)： 從綫性模型的角度統一理解ANOVA和ANCOVA，強調其在處理分類和連續協變量時的聯係與區彆。 模型診斷與殘差分析： 這是模型有效性的關鍵。我們將詳細探討殘差的獨立性、正態性和同方差性診斷，包括Cook距離、杠杆值、DFBETAS等診斷統計量，並討論如何根據診斷結果修正模型。 第五章：多元綫性迴歸的挑戰與擴展 當響應變量或解釋變量涉及多個維度時，需要更精細的處理。 多重共綫性 (Multicollinearity)： 識彆、量化（如方差膨脹因子 VIF）以及應對多重共綫性的策略（如嶺迴歸或主成分迴歸的理論基礎）。 變量選擇技術： 詳細比較子集選擇法（如逐步法、最佳子集法）與正則化方法（如LASSO、Ridge、Elastic Net）的理論動機和計算特性。重點分析信息準則（AIC, BIC）在模型選擇中的作用及其局限性。 異方差性與非獨立誤差的處理： 側重於如何通過廣義最小二乘法 (GLS) 獲得比OLS更有效的估計量，為後續處理更復雜誤差結構（如截麵相關、麵闆數據結構）做鋪墊。 第三部分：超越標準綫性模型 本部分將統計分析的觸角延伸至非正態分布數據和更復雜的模型結構，這是現代數據科學應用中不可或缺的部分。 第六章：廣義綫性模型 (Generalized Linear Models, GLM) 的統一視角 本章將介紹如何將統計模型擴展到響應變量服從指數族分布的情況。 指數族分布與連接函數： 詳細闡述指數族、隨機成分、綫性預測因子和連接函數（如Logit、Log、逆度數等）如何構建統一的GLM框架。 邏輯斯蒂迴歸與泊鬆迴歸的理論推導： 重點分析這些模型中參數的解釋（比值比、率比），以及如何使用擬閤優度檢驗（如偏差檢驗）和殘差分析來評估模型擬閤度。 模型擬閤與迭代求解： 介紹迭代重加權最小二乘法 (IRLS) 在擬閤GLM中的核心作用。 第七章：非參數與半參數方法的引入 在模型假設難以滿足時，非參數和半參數方法提供瞭強大的替代方案。 非參數估計基礎： 介紹核密度估計 (KDE) 的原理，以及它在無分布假設下估計概率密度函數的作用。 局部迴歸 (LOESS/LOWESS)： 解釋局部加權的方法，展示如何通過局部多項式擬閤來捕捉數據中的非綫性關係，而不需預先指定全局函數形式。 廣義加性模型 (Generalized Additive Models, GAMs)： 將GAMs視為GLM的擴展，其中綫性預測因子被平滑函數的和取代。重點闡述平滑樣條（Splines）的理論基礎和自由度的控製，展示GAMs如何平衡擬閤度和模型光滑性。 全書緻力於構建一個相互關聯、層層遞進的統計思維體係，確保讀者不僅掌握“如何做”計算，更理解“為什麼”選擇特定的理論和方法。它為讀者進入更專業領域（如生存分析、高維迴歸或具體的時間序列模型）提供瞭不可或缺的理論準備和批判性分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常有條理，從基礎概念到高級模型，再到應用和進階，整個脈絡清晰得就像一張精心繪製的地圖。我最喜歡的是它在章節之間的過渡非常自然，前一章的內容往往為後一章的講解打下基礎，使得學習過程連貫且富有邏輯性。例如，在講解完平穩時間序列的各種統計特性後，緊接著就自然地引入瞭ARIMA模型，解釋瞭這些特性如何體現在模型結構中。而在探討瞭綫性模型之後，它又很順理成章地轉嚮瞭非綫性時間序列模型，比如GARCH模型，並解釋瞭為什麼綫性模型在某些情況下會失效，以及GARCH模型是如何捕捉金融時間序列中的波動性聚類的。書的結尾部分，更是涵蓋瞭一些前沿的研究方嚮和實際應用中的難點問題，比如多變量時間序列分析、狀態空間模型、以及貝葉斯方法在時間序列中的應用等等，這讓我對整個時間序列分析領域有瞭更宏觀的認識，也為我未來的深入學習指明瞭方嚮。這種“由點及麵、由淺入深”的組織方式，大大降低瞭學習的門檻，也讓整個學習過程變得更加高效和令人愉悅。

評分☆☆☆☆☆

不得不提的是，這本書在算法和計算方麵的內容也相當詳實。作為一個實踐者，我深知理論再好，如果落地到實際計算中齣現問題，那也是紙上談兵。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅介紹瞭各種模型的估計方法，還討論瞭算法的實現細節和計算復雜度。比如，在講解模型參數估計時，它會討論不同優化算法的優缺點，以及如何選擇閤適的算法來提高計算效率。另外，它還涉及瞭一些常用的時間序列分析軟件庫和工具的使用，雖然沒有直接給齣代碼，但它對這些工具的原理和功能進行瞭詳細的介紹，讓我能夠更好地理解和運用它們。我特彆欣賞它在講解一些算法時，會穿插一些“小技巧”或者“注意事項”，比如在進行模型擬閤時，如何避免過擬閤，如何選擇閤適的模型階數，如何進行模型診斷等等。這些看似不起眼的內容，卻往往是我們在實際操作中最容易遇到的陷阱。這本書就像一位經驗豐富的導師，不僅教你“做什麼”，還告訴你“怎麼做”，以及“為什麼這樣做”。這種“理論與實踐並重”的風格，讓我感覺學到的知識是真正能夠被應用到實際工作中的。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛入手不久，還在啃第一章，不過已經能感受到它沉甸甸的分量瞭。作為一本理論與方法並重的大部頭，它在開篇就展現瞭嚴謹的態度。一開始就鋪陳瞭時間序列數據的基本概念，比如自相關、平穩性這些我耳熟能詳的術語，但書中給齣的定義和解釋卻比我之前接觸過的要更加深入和細緻。它沒有直接跳到模型，而是先花大力氣解釋瞭這些基礎概念背後的統計學原理，比如隨機過程的定義、協方差函數等等，感覺像是給整個時間序列分析大廈打下瞭堅實的地基。我特彆喜歡它在介紹平穩性時，不僅給齣瞭數學定義，還從直觀上解釋瞭為什麼非平穩性會給建模帶來睏難，以及如何通過差分等手段來處理。這一點對於我這樣對理論不太敏感但又想理解模型背後邏輯的讀者來說，真是太友好瞭。而且，它還非常細緻地介紹瞭不同類型的時間序列數據（如季節性、趨勢性）的特性，為後續的模型選擇提供瞭重要的鋪墊。總的來說，這本書的開篇內容非常紮實，雖然有點“硬核”，但對於想真正理解時間序列的“why”而不是僅僅“how”的讀者來說，絕對是值得花時間去消化的。我感覺接下來會更深入地探討各種模型，這本書給我一種“學好基本功，纔能走得更遠”的踏實感。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的案例分析部分簡直是一絕！我平時看那些講時間序列的書，往往模型講得頭頭是道，但一到實際應用就顯得有些空洞，要麼就是例子太簡單，要麼就是數據處理環節語焉不詳。但這本書完全不同，它選取的案例都相當有代錶性，覆蓋瞭經濟、金融、氣象、工程等多個領域，而且每個案例都進行瞭非常詳盡的講解。不僅僅是告訴你用瞭哪個模型，更重要的是，它會詳細剖析為什麼選擇這個模型，模型背後的假設是什麼，以及在實際數據中如何去檢驗這些假設。最讓我印象深刻的是，它會一步步地展示數據預處理的過程，包括缺失值處理、異常值檢測、變量轉換等等，這些細節往往是決定模型成敗的關鍵。而且，它還引入瞭許多可視化技術，用圖錶清晰地展示瞭數據的特徵、模型的擬閤效果以及預測的區間，讓人一目瞭然。我特彆喜歡書中對於模型診斷的講解，它不僅介紹瞭各種診斷方法，還解釋瞭如何解讀診斷結果，以及當模型齣現問題時，應該如何去調整和優化。這種“由淺入深、由錶及裏”的講解方式，讓我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在跟著作者一起進行一次真實的數據分析項目，收獲真的很大。

評分☆☆☆☆☆

這本書的數學推導部分，對我來說既是挑戰也是巨大的收獲。我之前接觸過一些統計學的教材，也瞭解一些基本的統計概念，但這本書在時間序列的理論推導上，確實達到瞭一個很高的水平。它在引入每一個模型之前，都會先給齣嚴謹的數學定義和性質，然後循序漸進地進行推導，讓讀者能夠清晰地理解模型的內在邏輯。例如，在介紹ARIMA模型時，它不僅詳細解釋瞭AR、MA、ARMA模型的構成，還深入探討瞭差分的原理，以及如何通過模型的可辨識性和參數估計來確定模型的階數。對於每一個參數的估計方法，書中都給齣瞭詳細的推導過程，包括最大似然估計、矩估計等等，並且會討論這些估計量的性質，比如一緻性、漸進正態性等等。我尤其欣賞的是，它在講解復雜概念時，並沒有迴避數學的嚴謹性，而是通過清晰的符號和邏輯，將復雜的推導過程變得易於理解。雖然我可能無法完全消化每一個公式的每一個細節，但這種深入的理論講解，讓我對時間序列模型有瞭更深刻的認識，也能夠更有信心地去應用它們。它讓我明白，很多模型看似“黑箱”，但背後都有堅實的數學基礎支撐。

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，推導也很完整，這方麵非常有用的一本書

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

書可以，就是全英文比較難看

評分☆☆☆☆☆

外國教科書

評分☆☆☆☆☆

可以，活動可以多，力度要更加大。紙質一般

評分☆☆☆☆☆

圖書很給力，很專業，印刷很好

評分☆☆☆☆☆

不錯的工具書，很喜歡

評分☆☆☆☆☆

質量還可以的

評分☆☆☆☆☆

很好的專業書籍，幫助很大