具体描述
《应用时间序列分析》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。《应用时间序列分析》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。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。
作者简介
目录信息
读后感
forcode：昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书，发现这东西还是很有用的，利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值，比如，可以预测地震、天气、股票等等，由于它的自变量只有时间，所以感觉很神奇，几乎就是拿一个变量自己来做回归，称之为自回归AR（auto regression...
评分forcode：昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书，发现这东西还是很有用的，利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值，比如，可以预测地震、天气、股票等等，由于它的自变量只有时间，所以感觉很神奇，几乎就是拿一个变量自己来做回归，称之为自回归AR（auto regression...
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用户评价
我是一名对数据有着强烈好奇心的业余爱好者，平日里喜欢钻研各种分析方法，希望能够从纷繁复杂的数据中解读出一些有趣的现象。最近，我将目光投向了时间序列分析，因为生活中许多现象都具有时间维度，比如天气变化、股票价格波动、甚至是我的每日情绪起伏。然而，初探这个领域，我发现很多资料要么过于晦涩难懂，要么就停留在非常表面的介绍。直到我偶然发现了这本《应用时间序列分析》，才真正感觉触碰到了“宝藏”。 这本书最吸引我的地方在于它的“人文关怀”。作者在开始介绍复杂的统计模型之前，并没有直接抛出公式，而是先花了大量的篇幅来解释“为什么”要进行时间序列分析。他从哲学层面，从人类认识世界的方式出发，阐述了时间维度在认识事物中的重要性。这种开篇方式，让我感觉自己不是在学习一门枯燥的技术，而是在探索一种理解世界的新视角。作者还经常引用一些历史上的科学发现和生活中的有趣例子，来类比时间序列的概念，比如他用“河流的流动”来比喻时间序列的连续性，用“季节更替”来比喻周期性。这种讲解方式，让我觉得学习过程充满了乐趣，而不是负担。 在讲解具体的模型时，作者也力求做到通俗易懂。他会尽量避免使用过于专业的术语，如果不得不使用，他会给出非常清晰的解释，并且会辅以图示。比如，在讲解“自相关函数”时，他并没有直接给出公式，而是通过一个生动的比喻——“你和朋友的对话，你刚刚说的话会影响你下一句话的内容，但影响程度会随着时间推移而减弱”。他还强调了模型的可视化，书中提供了很多图表，清晰地展示了模型的工作原理和预测结果，这让我这个视觉型学习者受益匪浅。 更让我惊喜的是，书中对“模型不确定性”的讨论。作者并没有夸大模型预测的准确性，而是花了专门的章节来讨论模型预测中的误差来源，以及如何量化这种不确定性。他介绍了置信区间、预测区间等概念，并且强调了在实际应用中，我们不仅仅需要预测一个点值，更需要知道这个预测的可靠性范围。这种严谨的态度，让我觉得作者是一个真正有责任感的科学家，他不仅教我们如何运用工具，更教我们如何理性地看待工具的局限性。 书中还有一个章节专门讨论了“数据的故事”，也就是如何从时间序列数据中挖掘出更深层次的含义。作者鼓励读者不要仅仅停留在模型的预测层面，而是要去理解模型背后的驱动因素，去探寻数据变化的原因。他提供了一些启发性的思考问题，引导读者去思考数据可能蕴含的社会、经济、心理等因素。这种对“数据故事”的强调，让我觉得时间序列分析不仅仅是数学和统计，更是一种洞察现实世界的有力工具。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对我这样的非专业读者来说，是一本充满启发的读物。它没有把我变成一个公式的机器，而是让我对时间序列分析产生了浓厚的兴趣，并且理解了它在现实生活中的广泛应用。它让我看到了数据背后隐藏的规律和故事，也让我对如何更好地理解和分析身边的时间性现象有了全新的认识。这本书真的让我觉得，学习分析方法，也可以是一件充满乐趣和意义的事情。
评分作为一名在统计学领域深耕多年的研究者，我对时间序列分析的严谨性和复杂性有着深刻的体会。在我过去的研究生涯中，接触过不少关于时间序列分析的书籍，但多数要么是内容过于精炼，对于初学者不够友好；要么就是侧重于某一类模型，缺乏对整体理论体系的梳理。直到我读到了这本《应用时间序列分析》，我才真正被它所展现出的深度、广度以及对教学的细致入微所折服。 本书最让我眼前一亮的，是它对于时间序列模型理论基础的讲解。作者并没有直接跳入复杂的公式推导，而是从概率论和随机过程的根基出发，系统地介绍了时间序列分析所依赖的数学框架。他对平稳性、自相关、偏自相关等基本概念的阐释，充满了数学的严谨性，但同时又辅以清晰的图示和直观的例子，使得这些抽象的概念变得易于理解。例如，在解释“白噪声”时，作者不仅仅给出了数学定义，还详细分析了白噪声在时间序列模型构建中的作用，以及如何通过检验残差是否为白噪声来评估模型的拟合程度。 在模型介绍部分，本书展现出了极高的专业水准。它不仅详细阐述了ARIMA、SARIMA等经典模型，还对状态空间模型、卡尔曼滤波等更为进阶的主题进行了深入的探讨。作者在讲解每一个模型时，都清晰地梳理了模型的假设、参数的含义、以及模型的解y式。尤其让我欣赏的是，书中对于模型推导中的关键步骤，会给出详细的解释和论证，这对于我这样的研究者来说，是至关重要的。例如，在讲解ARIMA模型的迭代更新过程时，作者会详细阐述每一步的数学原理，让我能够更深刻地理解模型的内在机制。 此外，本书在模型诊断和模型选择部分的论述也极为详尽。作者清楚地认识到，建立模型只是第一步，更重要的是如何评估模型的优劣，以及如何选择最适合数据的模型。书中详细介绍了各种模型诊断工具，如Ljung-Box检验、残差自相关图、偏自相关图等，并且解释了如何解读这些诊断结果。在模型选择方面，作者系统地介绍了AIC、BIC等信息准则，并详细分析了它们在模型选择中的应用和局限性。这种对模型“全生命周期”的关注，体现了作者严谨的学术态度。 更值得称道的是，本书在一些前沿领域也进行了深入的介绍，例如基于机器学习和深度学习的时间序列模型。作者对LSTM、GRU等模型在时间序列分析中的应用进行了详尽的阐述，并且对比分析了它们与传统模型的优劣。虽然这些内容可能需要读者具备一定的深度学习基础，但作者的讲解方式依然保持了清晰和有条理，为研究者提供了进一步探索的入口。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于统计学专业的研究者而言，是一部极其珍贵的参考资料。它不仅提供了扎实的理论基础和深度的模型分析，更展现了作者严谨的学术精神和对教学的热忱。这本书为我提供了更广阔的视野和更深入的理解，让我能够更好地进行时间序列相关的研究工作。我强烈推荐这本书给所有在统计学领域，尤其是时间序列分析方向的研究者。
评分我是一名从事气象数据分析多年的研究员，对于时间序列分析的应用有着非常深入的理解和需求。在我的职业生涯中，我曾阅读过不少关于时间序列分析的书籍，但很多要么侧重于理论证明，与实际应用脱节；要么就是对某些模型介绍过于片面。直到我偶然接触到这本《应用时间序列分析》，我才感觉找到了真正能够指导我解决实际问题的“秘籍”。 这本书最让我眼前一亮的是，它在理论讲解时，始终紧密围绕着气象数据分析的实际需求展开。作者在介绍模型时，不仅会详细讲解其数学原理，还会着重分析模型在处理气象数据中的具体应用。例如，在讲解ARIMA模型时，他会结合气象领域中常用的降水、气温等时间序列数据，详细说明如何选择模型的阶数，如何进行模型诊断，以及如何解读模型的预测结果。这种“理论为应用服务”的思路，让我觉得这本书的价值远超一般的学术著作。 在模型方法的介绍上，本书展现出了极高的系统性和全面性。从经典的ARIMA模型，到适用于处理非平稳数据的差分方法，再到能够捕捉天气系统中复杂非线性关系的先进模型，书中都进行了详尽的介绍。让我印象深刻的是，作者在介绍不同模型时，会充分分析它们各自的优缺点，以及在处理不同类型气象数据时（如温度、湿度、降雨量、风速等）的适用性。例如，他会详细说明SARIMA模型在处理具有复杂季节性规律的气象数据时的强大之处，以及状态空间模型在整合多种气象观测信息时的优势。 此外，本书在模型诊断和模型评价方面的讨论也做得非常出色。在气象数据分析中，模型的准确性和可靠性至关重要。作者详细介绍了各种模型诊断技术，如残差分析、白噪声检验、Ljung-Box检验等，并且强调了如何通过这些诊断来评估模型的拟合程度和预测能力。在模型评价方面，他不仅介绍了RMSE、MAE等常用指标，还深入分析了不同指标在气象预测中的含义和适用场景，并且指导读者如何结合气象业务的需求来选择最合适的评价标准。 书中还提供了一些非常有价值的关于“时间序列数据预处理”和“特征工程”的内容。在实际的气象研究中，数据的质量和特征的提取直接影响到模型的表现。作者详细讲解了如何处理气象数据中常见的缺失值、异常值，如何进行数据平滑、去噪，以及如何从原始气象数据中提取有意义的特征，例如滞后特征、滚动统计量、气候指数等。这些实操性的内容，让我能够更有效地处理真实世界中复杂多变的气象数据，为后续的模型分析打下坚实的基础。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于我这样在气象数据分析领域工作的专业人士来说，是一本不可多得的宝藏。它不仅提供了扎实的理论基础，更提供了丰富的实战指导，让我能够更自信地将时间序列分析应用于解决实际的气象研究问题，从而做出更精准的预测和更科学的决策。我非常推荐这本书给所有从事气象学、环境科学、地球科学等相关领域的研究人员。
评分这本《应用时间序列分析》简直是为我量身定做的！作为一名刚入行不久的金融分析师，我常常被海量的数据淹没，想要从中洞察出市场的规律，预测未来的走势，却总是感觉力不从心。市面上关于时间序列的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么只讲解某个特定模型，缺乏系统性和实操性。直到我翻开这本《应用时间序列分析》，才真正找到了那条通往数据智慧的捷径。 首先，它并没有上来就丢给我一堆复杂的数学公式，而是从最基础的概念讲起，比如什么是时间序列，它有哪些基本特征，为什么我们要分析它。这一点对于我这种数学功底不算特别扎实，但又急需解决实际问题的读者来说，简直是福音。作者的讲解非常生动形象，举例也非常贴切，常常用生活中常见的例子来比喻抽象的概念，让我一下子就豁然开朗。比如，在讲到平稳性的时候，作者竟然用了“市场情绪”这个比喻，把原本枯燥的统计学概念变得鲜活起来，我瞬间就理解了为什么时间序列需要平稳。 接着，书中对各种经典的时间序列模型进行了深入浅出的介绍，从ARIMA家族到状态空间模型，再到更前沿的深度学习方法，几乎涵盖了时间序列分析的整个技术栈。让我印象深刻的是，书中并没有孤立地介绍每个模型，而是强调了它们之间的联系和适用场景。作者会详细解释为什么在某些情况下ARIMA模型更有效，而在另一些情况下，例如存在非线性关系的数据，LSTM或GRU会表现得更好。并且，他会在每个模型介绍后，立刻给出对应的Python或R代码示例，这对于我这种喜欢边学边练的实践派来说，简直是太友好了。我可以直接复制粘贴代码，然后套用到自己的数据上，看看效果如何。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和解决实际问题的能力。 更值得称赞的是，《应用时间序列分析》在案例分析部分做得尤为出色。书中选取了经济、金融、气象、交通等多个领域的真实案例，并且详细讲解了如何运用书中介绍的模型来解决这些实际问题。比如，书中有一个案例是利用时间序列模型预测股票价格的波动性，我正是面临这样的挑战。作者不仅展示了如何选择合适的模型，如何进行数据预处理，如何评估模型的准确性，还深入分析了模型预测结果的局限性，以及如何结合其他信息来做出更明智的决策。这些案例分析让我看到了时间序列分析的强大力量，也给了我很大的启发，让我能够将书本上的知识灵活运用到我的工作中。 总而言之，如果你和我一样，在工作中经常需要与时间序列数据打交道，想要提高自己的分析能力和预测水平，那么这本《应用时间序列分析》绝对是你的不二之选。它不仅内容丰富、讲解清晰、案例丰富，而且非常注重实操性，让你能够真正学以致用。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了数据背后隐藏的巨大潜力，也给了我克服困难、迎接挑战的信心。我已经迫不及待地想把书中的知识运用到我的实际工作中，去发现更多隐藏在数据中的规律，去做出更精准的预测，去为我的职业生涯添砖加瓦。
评分我是一名资深的商业分析师，在工作中接触了大量的数据，其中时间序列数据更是占了很大一部分。我一直以来都在寻找一本能够系统性地梳理时间序列分析方法，并且能够指导我如何将其高效应用于商业实践的书籍。市面上不乏有介绍时间序列模型的教材，但很多要么是过于偏重理论推导，对实际应用指导不足；要么就是零散地介绍一些应用场景，缺乏系统性和深度。直到我翻阅了这本《应用时间序列分析》，我才觉得，这本书的内容简直是为我量身打造的。 这本书最让我赞赏的一点是，它在理论的严谨性和应用的实用性之间取得了完美的平衡。作者并没有回避复杂的统计概念，但他总是能够巧妙地将它们与实际的商业问题联系起来。例如，在介绍ARIMA模型时，他不仅详细讲解了模型的数学原理，还着重分析了ARIMA模型在预测销售额、分析市场趋势等方面的应用。他会详细说明在实际操作中，我们应该如何选择模型的阶数，如何进行模型诊断，以及如何解读模型的输出结果。这种“理论为应用服务”的思路，让我觉得这本书的价值远超一般的学术著作。 其次，本书在模型方法的介绍上，非常全面且具有层次感。从经典的时间序列模型，如ARIMA、SARIMA，到更复杂的状态空间模型，再到基于机器学习和深度学习的现代方法，书中都进行了详尽的介绍。让我印象深刻的是，作者在介绍不同模型时，会充分分析它们各自的优缺点，以及在哪些商业场景下更具优势。例如，他会对比分析ARIMA模型与指数平滑法的适用范围，会说明状态空间模型在处理具有复杂动态结构的系统时的强大之处，以及深度学习模型在处理非线性、高维度时间序列数据时的潜力。这种“横向对比、纵向深入”的讲解方式，让我能够更清晰地理解不同模型之间的差异和联系，从而能够根据具体的商业需求，选择最合适的方法。 此外，书中对模型评估和选择的讨论也做得非常出色。在商业分析中，模型的准确性和可靠性至关重要。作者详细介绍了各种模型评估指标，如RMSE、MAE、MAPE等，并且解释了它们在不同商业情境下的含义和重要性。更重要的是，他强调了模型选择并非仅仅依赖于指标的高低，还需要考虑模型的解释性、计算效率以及业务的实际需求。书中还提供了很多关于如何进行模型诊断，如何处理过拟合和欠拟合的实用技巧，这些内容对于提升模型的实战能力非常有帮助。 本书还提供了一些非常有价值的关于“时间序列数据预处理”和“特征工程”的章节。在实际的商业分析中，数据的质量直接影响到模型的表现。作者详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据平滑和去噪，以及如何从原始数据中提取有意义的特征。这些实操性的内容，让我能够更有效地处理真实世界中复杂多变的数据，为后续的模型分析打下坚实的基础。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于我这样在商业分析领域工作的专业人士来说，是一本不可多得的宝藏。它不仅提供了扎实的理论基础，更提供了丰富的实战指导，让我能够更自信地将时间序列分析应用于解决实际的商业问题。这本书为我打开了新的思路，让我能够更深入地理解数据背后的规律，做出更明智的商业决策。我非常推荐这本书给所有从事数据分析、商业智能、市场研究等领域的专业人士。
评分拿到《应用时间序列分析》这本书，我最直观的感受就是它的“厚重感”——不是纸张的重量，而是知识量的密度。作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学者，我深知时间序列分析的复杂性和微妙之处。很多市面上的书籍，要么过于浅尝辄止，满足于表面概念的罗列；要么就陷入纯粹的数学推导，让读者望而却步。然而，这本书给我的感觉完全不同，它在保持严谨的学术性的同时，又展现出一种亲切的引导力，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地将我带入时间序列分析的深邃世界。 书中对于理论的阐述，并不是那种生硬的堆砌。作者在介绍每一个模型时，都会先从它解决什么样的问题出发，以及它背后的核心思想是什么。比如，在讲解ARIMA模型时，他并没有直接抛出公式，而是先解释了“自回归”和“滑动平均”这两个概念是如何分别捕捉数据中的“遗忘”和“冲击”效应的。这种“由易到难，由表及里”的讲解方式，极大地降低了理解门槛。而且，作者在穿插介绍一些辅助性概念，如单位根检验、协整等时，都会明确指出它们在模型选择和应用中的作用，而不是孤立地罗列。这让我能够更清晰地理解各个知识点之间的内在联系，形成一个完整的知识体系。 更让我惊喜的是，书中对模型诊断和模型选择的讲解。这往往是许多时间序列书籍中容易被忽略，却又至关重要的部分。作者详细阐述了残差分析、信息准则（如AIC、BIC）的重要性，并且提供了具体的判断依据。比如，在评估模型拟合效果时，他会详细讲解如何从残差图中看出是否存在自相关、异方差等问题，以及这些问题对预测结果可能带来的影响。这种对模型“健康度”的关注，让我意识到，仅仅建立一个模型是不够的，更重要的是要保证模型的可靠性和解释力。书中提供的方法论，让我能够更有信心地去评估自己构建的模型，避免走入误区。 此外，书中对一些高级主题的介绍，比如状态空间模型和卡尔曼滤波，也给我留下了深刻的印象。这些内容往往是许多入门书籍避之不及的，但《应用时间序列分析》却将其清晰地呈现出来。作者用一种相对易于理解的方式，解释了状态空间模型如何能够更灵活地处理时间序列中的观测噪声和系统噪声，以及卡尔曼滤波在估计不可观测状态时的威力。虽然这些内容需要一定的数学基础，但作者的讲解方式，配合上书中给出的具体应用场景，让我能够大致掌握其核心思想，并对更深入的研究方向有了初步的认识。 可以说，这本书在理论深度和广度上都做得相当出色，同时又兼顾了逻辑性和可读性。它不像一本枯燥的教科书，更像是一位博学且耐心的引路人，带领我在时间序列分析的海洋中航行。即使我之前对某些模型有所了解，通过阅读这本书，也能够获得更深刻的理解和更全面的认识。对于希望在时间序列分析领域进行深入研究的学者，或者需要运用高级时间序列技术解决复杂问题的研究人员来说，这本书无疑是一部不可多得的宝贵财富。
评分作为一个对数据分析充满热情，但又不是科班出身的自学者，我一直渴望找到一本能够帮助我真正理解时间序列分析精髓的书籍。市面上的书很多，但要么太过于理论化，看得我头晕眼花；要么就是讲一些皮毛，应用起来总是捉襟见肘。直到我遇到了这本《应用时间序列分析》，我才感觉我找到了那个“对的”入口。 这本书最让我感到欣慰的是，它真的把“应用”二字落到了实处。作者在介绍每一个概念和模型时，都会紧密结合实际的案例，而且这些案例都非常贴近我们的生活和工作。比如，在讲解“趋势”的时候，他用了“人口增长”和“城市化进程”作为例子；在讲解“周期性”的时候，他用了“股票市场的牛熊交替”和“季节性旅游高峰”作为例子。这种讲解方式，让我觉得学习过程一点也不枯燥，我能够很容易地将书中的知识与我身边的事物联系起来，从而加深理解。 而且，本书的语言风格非常友好，一点也不像一本冷冰冰的学术著作。作者在讲解复杂的数学原理时，会用很多比喻和类比，让原本晦涩的概念变得生动有趣。比如，他用“扔骰子”来比喻随机变量，用“记忆力”来比喻自回归模型，用“小小的冲击”来比喻滑动平均模型。这种讲解方式，让我感觉就像是在听一位经验丰富的朋友在给我讲解，而不是在啃一本厚厚的教科书。 让我特别感动的是，书中对“如何开始”给予了非常详细的指导。对于像我这样的自学者来说，最头疼的就是不知道从何下手。这本书在开篇就详细介绍了进行时间序列分析所需的准备工作，包括数据收集、数据清洗、数据可视化等。并且，它还推荐了一些非常实用的工具和软件，比如Python和R，并且提供了相应的代码示例，让我可以立刻上手实践。这种“手把手”的教学方式，让我能够充满信心地开始我的时间序列分析之旅。 本书的章节安排也非常合理，循序渐进。从最基础的概念讲起，然后逐步深入到各种经典模型，再到一些更前沿的分析方法。最重要的是，书中强调了“理解”的重要性，而不是死记硬背公式。作者会反复强调，理解模型的假设、模型的原理，以及模型在实际应用中的局限性，远比记住几个公式来得重要。这种教学理念，让我真正学会了如何去思考和分析，而不是仅仅停留在表面。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于我这样的自学者来说，是一本启蒙书，更是一本实用的工具书。它不仅让我对时间序列分析这个领域产生了浓厚的兴趣，更给了我切实可行的方法和指导，让我能够自信地去探索和应用。这本书让我觉得，学习复杂的分析技术，也可以是一件充满乐趣和成就感的事情。我真心推荐这本书给所有想学习时间序列分析，但又担心被理论吓倒的朋友们。
评分我是一名数据科学家，每天的工作都离不开数据的挖掘和分析。在众多数据分析技术中，时间序列分析一直是我非常关注的领域，因为它的应用场景实在太广泛了，从经济金融的预测，到工业生产的监控，再到科学研究的建模，几乎无处不在。市面上关于时间序列的书籍也不少，但我总觉得很多书要么过于学院派，理论艰深，跟实际应用脱节；要么就是讲一些基础概念，对于解决复杂问题显得力不从心。直到我偶然发现了这本《应用时间序列分析》，我才真正觉得，这本书的内容恰恰是我所需要的。 这本书的魅力首先体现在它的“接地气”。作者在讲解理论知识时，非常注重与实际应用的结合。他会通过大量的案例来阐释理论模型，而且这些案例都非常有代表性，覆盖了经济、金融、环境、交通等多个领域。比如，在介绍如何处理季节性数据时，作者就通过一个零售业销售额预测的案例，详细讲解了如何进行季节性分解，如何选择合适的季节性模型，以及如何解释模型结果。这种“理论+案例”的学习模式，让我能够迅速理解抽象概念的实际意义，并且能够将学到的知识直接应用到我的工作中。 其次，本书在模型方法的介绍上，也非常全面且有条理。从经典的ARIMA模型，到状态空间模型，再到近年来兴起的基于深度学习的时间序列模型，书中都进行了详尽的介绍。更重要的是，作者并没有孤立地介绍这些模型，而是强调了它们之间的联系和各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，在讲解ARIMA模型时，作者会对比分析其与指数平滑法的区别，在讲解状态空间模型时，会说明它与ARIMA模型在处理观测误差和系统误差方面的优势。这种对模型体系的清晰梳理，让我能够对各种方法有一个整体的把握，从而在面对具体问题时，能够做出更明智的模型选择。 另一个让我印象深刻的方面是，书中对模型评估和模型改进的讲解非常细致。建立一个模型只是第一步，更重要的是如何评估它的好坏，以及如何根据评估结果来改进模型。作者详细介绍了各种模型评估指标，如RMSE、MAE、MAPE等，并且解释了它们的含义和使用场景。同时，书中也提供了很多关于如何通过残差分析、模型诊断来发现模型不足之处，以及如何进行模型选择和参数优化的方法。这些内容对于提高模型的预测精度和鲁棒性至关重要，也是我之前在阅读其他书籍时常常感到欠缺的部分。 而且，书中还介绍了一些非常实用的技术，比如如何处理缺失值、异常值，如何进行特征工程，以及如何使用一些常用的时间序列分析工具包。这些内容对于实际操作来说非常有价值，让我能够避免很多不必要的弯路。阅读这本书，我感觉就像是在与一位经验丰富的数据科学家进行一次深度对话，他不仅分享了理论知识，更分享了他多年的实践经验和独到见解。 总的来说，《应用时间序列分析》这本书内容丰富，讲解清晰，案例生动，方法实用。它既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，非常适合像我这样的数据从业者。这本书为我提供了解决实际问题所需的知识和工具，让我能够更自信地应对各种时间序列分析的挑战。我强烈推荐这本书给所有对时间序列分析感兴趣的朋友，我相信它一定会给你带来意想不到的收获。
评分作为一名对数据科学抱有浓厚兴趣的在校大学生，我一直在寻找一本能够系统地引导我入门时间序列分析的教材。市面上关于时间序列的书籍不少，但很多要么过于晦涩难懂，让我望而却步；要么就是内容碎片化，缺乏系统性。直到我发现了这本《应用时间序列分析》，我才真正感觉找到了我的“启蒙之书”。 本书最让我惊喜的是，它以一种非常平易近人的方式，将时间序列分析这个看似复杂的领域呈现在我面前。作者在开篇并没有直接抛出数学公式，而是从“时间”本身的重要性出发，引导我思考时间在认识世界中的作用。他用很多生活化的例子，比如“早晨起床，一天开始了”、“一年四季，气候在变化”，来引入时间序列的概念。这种“由表及里，由浅入深”的讲解方式，让我一下子就对时间序列分析产生了浓厚的兴趣。 在讲解具体的模型时，作者也非常注重概念的清晰和直观。他会用大量的图示来辅助讲解，比如用图来展示“趋势”、“季节性”、“周期性”等时间序列的组成部分，用图来展示ARIMA模型的“自回归”和“滑动平均”的思想。这些图示就像是我理解抽象概念的“拐杖”，让我能够更容易地抓住核心。而且，作者还会用很多生动的比喻，比如用“朋友之间的对话”来比喻自相关，用“微小的意外”来比喻滑动平均。这些比喻让我能够绕过生硬的数学定义，直接理解模型的逻辑。 让我特别感动的是，本书在讲解完模型之后，都会立刻附上相应的Python或R语言的代码示例。作为一名正在学习编程的学生，我非常需要这样的实践指导。我可以直接复制代码，然后套用到自己的数据上，亲身体验模型的效果。作者还会在代码注释中详细解释每一行代码的作用，这对于我这样的初学者来说，简直是太友好了。这种“理论+实践”的学习模式，让我的学习效率大大提高，我也能够快速地将书本上的知识转化为实际操作能力。 书中对“模型诊断”的讲解也让我受益匪浅。很多时候，我们建立了模型，但不知道它到底好不好。这本书详细介绍了如何通过检查残差来判断模型是否合适，如何使用一些统计检验来评估模型的性能。这些内容让我明白，建立一个模型只是第一步，更重要的是要学会评估和改进模型，从而得到更可靠的分析结果。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于像我这样的初学者来说，是一本非常棒的入门教材。它内容丰富，讲解清晰，注重实践，而且语言风格友好。这本书让我对时间序列分析产生了浓厚的兴趣，并且给了我扎实的基础和实用的技能，为我今后的学习和研究打下了坚实的基础。我强烈推荐这本书给所有想要学习时间序列分析的同学和爱好者。
评分作为一个常年与海量数据打交道的市场研究员，我深知时间序列分析在洞察市场动态、预测未来趋势方面的关键作用。然而，在过去的工作中，我总觉得自己在理论基础和实操方法上存在一些断层，很多时候只能依赖于现有的分析工具，而无法深入理解其背后的原理，也无法根据具体情况灵活调整分析策略。直到我读到这本《应用时间序列分析》，我才感觉像是找到了失散多年的“理论基石”和“实践指南”。 本书最令我印象深刻的是，它在理论讲解时，并没有陷入纯粹的数学公式推导，而是始终围绕着“如何解决实际问题”展开。作者在介绍每一个统计概念时，都会先将其置于具体的应用场景中，例如，在讲解“平稳性”时，他会结合经济学中“经济周期”的概念，说明为何分析时间序列数据需要考虑平稳性。这种“理论服务于应用”的逻辑，让我能够迅速理解理论知识的价值，并且知道如何将其运用到我的市场研究工作中。 在模型方法的介绍上，本书展现出了极高的系统性和全面性。它不仅涵盖了ARIMA、SARIMA等经典模型，还对状态空间模型、方差模型（GARCH）以及近年来兴起的深度学习模型进行了深入的阐述。让我尤其欣赏的是，作者在介绍不同模型时，会充分分析它们各自的优势和劣势，以及在处理不同类型的时间序列数据时（如金融时间序列、经济时间序列、环境时间序列等）的适用性。例如，他会详细说明GARCH模型在捕捉金融市场波动性方面的独特优势，以及LSTM模型在处理长期依赖性数据时的强大能力。这种“因材施教”的模型讲解方式，极大地提高了我的模型选择效率。 此外，本书在模型诊断和模型评价方面的讨论也极为详尽。在市场研究中，模型的准确性和可靠性是至关重要的。作者详细介绍了各种模型诊断技术，如残差分析、白噪声检验、Ljung-Box检验等，并且强调了如何通过这些诊断来评估模型的拟合程度和预测能力。在模型评价方面，他不仅介绍了RMSE、MAE等常用指标，还深入分析了不同指标的含义和适用场景，并且指导读者如何结合业务目标来选择最合适的评价标准。 书中还提供了一些非常实用的关于“时间序列数据预处理”和“特征工程”的内容。在实际的市场研究中，数据的质量往往参差不齐。作者详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据平滑、去噪，以及如何从原始数据中提取有意义的特征，例如滞后特征、滚动统计量等。这些实操性的内容，让我能够更有效地处理真实世界中复杂多变的数据，为后续的模型分析打下坚实的基础。 总而言之，《应用时间序列分析》这本书，对于我这样在市场研究领域工作的专业人士来说，是一本不可多得的宝藏。它不仅提供了扎实的理论基础，更提供了丰富的实战指导，让我能够更自信地将时间序列分析应用于解决实际的市场研究问题，从而做出更明智的商业决策。我非常推荐这本书给所有从事市场研究、商业分析、数据科学等领域的专业人士。
评分好像一点没考啊，太坑爹了
评分看不明白
评分对概率论基础有一定要求
评分大多数定理都参见????
评分北大这教材写得不错
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