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应用时间序列分析电子书

  《应用时间序列分析》可作为综合性大学、工科大学和高等师范院校本科生的"应用时间序列分析"课程的教材或教学参考书,也可以作为工程技术人员和应用工作者的参考书。

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作       者:何书元

出  版  社:北京大学出版社

出版时间:2003-09-01

字       数:13.3万

所属分类: 科技 > 自然科学 > 数学

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时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支,在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材,较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。本书以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线,介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法,目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解,能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章,内容包括:时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报,加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每节配有适量习题和部分计算机作业,可供教师和学生选用。<br/>【推荐语】<br/>《应用时间序列分析》可作为综合性大学、工科大学和高等师范院校本科生的"应用时间序列分析"课程的教材或教学参考书,也可以作为工程技术人员和应用工作者的参考书。<br/>【作者】<br/>何书元,北京大学数学科学学院教授、博士,从事时间序列分析、应用*过程和概率极限定理的教学和科研工作。近年的研究方向是不完全数据的统计分析。<br/>
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内容简介

作者简介

序言

前言

第一章 时间序列

§1.1 时间序列的分解

§1.2 平稳序列

§1.3 线性平稳序列和线性滤波

§1.4 正态时间序列和随机变量的收敛性

§1.5 严平稳序列及其遍历性

*§1.6 Hilbert空间中的平稳序列

§1.7 平稳序列的谱函数

*§1.8 离散谱序列及其周期性

第二章 自回归模型

§2.1 推移算子和常系数差分方程

§2.2 自回归模型及其平稳性

§2.3 AR(p)序列的谱密度和Yule-Walker方程

§2.4 平稳序列的偏相关系数和Levinson递推公式

§2.5 AR(p)序列举例

第三章 滑动平均模型与自回归滑动平均模型

§3.1 滑动平均模型

§3.2 自回归滑动平均(ARMA)模型

*§3.3 广义ARMA模型和ARIMA(p,d,q)模型介绍

第四章 均值和自协方差函数的估计

§4.1 均值的估计

§4.2 自协方差函数的估计

§4.3 白噪声检验

第五章 时间序列的预报

§5.1 最佳线性预测的基本性质

§5.2 非决定性平稳序列及其Wold表示

§5.3 时间序列的递推预测

§5.4 ARMA(p,q)序列的递推预测

第六章 ARMA模型的参数估计

§6.1 AR(p)模型的参数估计

§6.2 MA(q)模型的参数估计

§6.3 ARMA(p,q)模型的参数估计

*§6.4 求和ARIMA(p,d,q)模型及季节ARIMA模型的参数估计

第七章 潜周期模型的参数估计

§7.1 潜周期模型的参数估计

*§7.2 混合自回归潜周期模型的参数估计

*§7.3 二维随机场的潜周期模型及其参数估计

第八章 时间序列的谱估计

*§8.1 平稳序列的谱表示

§8.2 平稳序列的周期图

§8.3 加窗谱估计

§8.4 加窗谱估计的比较

第九章 多维平稳序列介绍

§9.1 多维平稳序列

§9.2 多维平稳序列的均值和自协方差函数的估计

§9.3 多维AR(p)序列

§9.4 多维平稳序列的谱分析

附录A 部分定理的证明

附录B 时间序列数据

部分习题答案和提示

索引

符号说明

参考文献

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