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出版者:Wiley-Interscience

作者:Donald Hedeker

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2006-4-7

价格:USD 146.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471420279

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 数据科学
• 纵向数据分析
• 重复测量数据
• 统计建模
• 数据分析
• 生物统计学
• 医学统计学
• 流行病学
• 时间序列分析
• 混合效应模型
• SAS
• R
• SPSS
• Stata

《时间序列数据建模与分析：深入解析与实战应用》 本书旨在为读者提供一个全面且深入的关于时间序列数据建模与分析的知识体系。随着大数据时代的到来，时间序列数据无处不在，从经济金融市场的波动、天气预报的趋势、生物医学信号的监测，到工业生产的效率评估，几乎所有领域都依赖于对随时间变化的观测值进行理解和预测。本书将系统地阐述时间序列分析的核心概念、经典模型以及最新的发展动态，并结合丰富的实战案例，帮助读者掌握构建、评估和应用时间序列模型的能力。 第一部分：时间序列分析基础 本部分将为读者奠定坚实的时间序列分析理论基础。我们将从时间序列数据的基本特征入手，例如趋势、季节性、周期性和随机波动等，并介绍如何通过可视化手段直观地识别这些特征。随后，我们将深入探讨平稳性这一关键概念，解释弱平稳和强平稳的定义及其在模型选择中的重要性。我们将介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算和解释方法，它们是识别和诊断时间序列模型的重要工具。此外，本部分还将涵盖时间序列分解技术，包括加法模型和乘法模型，以及如何使用不同的方法（如移动平均法、指数平滑法）来分离和处理时间序列中的不同成分。 第二部分：经典时间序列模型 本部分将聚焦于时间序列分析中最常用和最具影响力的经典模型。我们将详细介绍自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及它们的组合——自回归移动平均（ARMA）模型。对于每个模型，我们将阐述其基本原理、模型假设、参数估计方法（如极大似然估计、矩估计）以及模型诊断的常用统计检验。 在此基础上，我们将引出更为强大的自回归积分滑动平均模型（ARIMA），它能够处理非平稳时间序列。我们将详细解释“积分”步骤（差分）的原理和应用，以及如何确定模型的阶数（p, d, q）。我们将通过一系列具体的例子，演示如何使用ARIMA模型对实际数据进行建模和预测，并探讨模型选择的标准和准则。 对于具有季节性特征的时间序列，我们将介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型。我们将阐述其模型结构，包括季节性AR、季节性MA以及季节性差分，并讲解如何识别和确定季节性模型的阶数。 第三部分：状态空间模型与更高级方法 本部分将进一步拓展时间序列分析的视野，介绍一些更为灵活和强大的建模框架，以及处理复杂时间序列数据的技术。 我们将深入探讨状态空间模型，它是一种非常通用的建模框架，可以将许多经典模型（如ARIMA、卡尔曼滤波器）表示为统一的形式。我们将详细介绍状态空间模型的表示方法，以及如何使用卡尔曼滤波器进行状态估计和预测。我们将通过实例展示状态空间模型在信号处理、金融建模等领域的应用。 此外，本部分还将介绍一些处理时间序列的先进技术，例如： 分位数回归（Quantile Regression）在时间序列中的应用： 传统模型通常关注序列的条件均值，而分位数回归可以帮助我们理解序列在不同概率水平下的行为，从而获得更全面的预测信息，例如预测未来可能出现的极端值。 异常值检测与处理： 在实际的时间序列数据中，异常值是常见的干扰因素。我们将介绍多种检测和处理异常值的方法，包括基于统计的方法、基于机器学习的方法，以及如何评估异常值检测的效果。 多变量时间序列分析： 许多实际问题涉及多个相互关联的时间序列。我们将介绍向量自回归（VAR）模型，它能够捕捉不同时间序列之间的动态关系，并用于联合预测和格兰杰因果检验。 时间序列的机器学习方法： 随着机器学习技术的飞速发展，许多非参数和基于学习的模型也被应用于时间序列分析，例如循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）、门控循环单元（GRUs）等。我们将介绍这些模型的基本原理，以及它们在时间序列预测、分类等任务中的优势和局限性。 第四部分：模型评估、选择与预测 本部分将聚焦于时间序列模型的实际应用流程，重点讲解如何有效地评估、选择和使用模型进行预测。 我们将详细介绍常用的模型评估指标，例如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并讨论它们的适用场景和优缺点。 我们将探讨模型选择的标准，包括信息准则（如AIC、BIC）的计算和解释，以及如何通过交叉验证（cross-validation）等方法来选择最优模型，避免过拟合。 在预测方面，我们将区分点预测（point forecast）和区间预测（interval forecast），并介绍如何构建预测区间，为决策提供风险度量。我们将讨论预测的可靠性问题，以及如何评估预测的准确性和稳定性。 第五部分：实战案例与进阶应用 本部分将通过一系列贴近实际的案例，将前面各部分所学的理论知识融会贯通，并展示时间序列分析在不同领域的应用。 我们将选取具有代表性的数据集，例如股票价格、经济增长率、销售额、传感器数据等，逐步演示如何对这些数据进行预处理、探索性分析、模型选择、参数估计、模型诊断和最终预测。 案例将涵盖： 金融时间序列分析： 波动率建模（如ARCH/GARCH模型）、资产定价、风险管理。 经济时间序列预测： GDP预测、通货膨胀预测、失业率预测。 商业数据分析： 销售预测、需求预测、用户行为分析。 工程与科学应用： 信号去噪、故障预测、环境监测。 此外，我们还将简要介绍一些更高级的话题，如时间序列的因果推断、长程依赖模型、以及如何处理缺失值和不规则采样的时间序列数据。 本书的目标是让读者不仅理解时间序列分析的理论精髓，更能熟练运用各种工具和技术解决实际问题，为数据驱动的决策提供强有力的支持。无论是统计学、经济学、金融学、计算机科学，还是其他相关领域的学生、研究人员和从业者，都将从中受益。

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我发现这本书最难能可贵的一点是它对“时间”这一核心变量的处理的全面性。很多纵向分析书籍要么侧重于固定时间点数据，要么过度依赖于复杂的非参数方法。而这本书则系统地涵盖了连续时间模型、离散时间模型，以及如何处理不同个体具有不同测量频率的问题。它对时间度量单位的选择（例如，使用年龄、诊断后时间、或事件发生后的时间）如何影响模型结果进行了深入探讨，这在我以往的学习中很少见到如此集中的讨论。这本书的参考文献列表也极其丰富，为我指明了后续深入研究的多个方向。总的来说，它提供了一个坚实而全面的框架，让研究者能够自信地驾驭纵向数据的固有复杂性，而不是被数据表面的混乱所吓倒，绝对是一部值得反复研读的案头工具书。

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作为一本侧重于方法的专著，它的实操指导性也令人印象深刻，尽管它并没有把大量的篇幅堆砌在特定软件的语法上，但它对模型输出的解释和报告的规范性给出了非常明确的指导方针。书中对于如何清晰地向非专业读者传达混合模型的结果，尤其是随机效应的解释，提供了许多巧妙的措辞和可视化建议。例如，它强调了“个体轨迹的变异性”与“回归系数的变异性”之间的区别，这种细微的差别在许多实际报告中经常被混淆。我特别留意了它关于纵向数据结构化和非结构化模型选择的章节，理解了在什么情况下使用固定效应和随机效应的权衡艺术。对于硕士或博士研究生来说，这本书是训练批判性思维和提升报告质量的绝佳范本，它教会的远超出一个统计模型的应用，更是一种科学研究的严谨态度。

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这本书简直是统计学研究者的福音，特别是那些长期与复杂时间序列数据打交道的人。作者在开篇就深入浅出地介绍了纵向数据分析的核心挑战——如何有效地处理个体间和个体内的异质性。我尤其欣赏它对混合效应模型（Mixed-Effects Models）的详尽阐述，不仅仅停留在公式推导，更重要的是，它教会了我如何根据研究问题的具体性质来选择合适的随机效应结构。书中对于如何诊断模型拟合的优劣给出了非常实用的建议，不再是简单的R方或AIC/BIC比较，而是深入到残差结构和特定效应的显著性检验。对于初学者来说，可能需要一些基础的线性模型知识作为铺垫，但对于有一定经验的研究者，这本书无疑是拓宽分析工具箱的绝佳资源。它让我对“重复测量”这个概念有了更深刻的理解，真正体会到数据点之间的依赖性是如何影响推断的，这在医学、心理学和行为科学领域是至关重要的。书中的案例分析也非常贴近实际，让我能迅速地将理论知识应用到我的研究数据上。

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这本书的行文风格非常沉稳、严谨，仿佛一位经验丰富的大师在娓娓道来，丝毫没有浮躁之气。我特别喜欢它对理论背景的溯源，比如在介绍如何选择合适的协方差结构时，它会追溯到时间序列分析中的一些经典概念，这对于理解为什么某些模型表现更好提供了坚实的理论基础。它的章节组织逻辑性极强，从描述性统计和探索性分析开始，逐步过渡到最复杂的贝叶斯层次模型。对于那些想要将研究推向更高水平的学者而言，这本书提供的不仅仅是“如何做”的步骤，更是“为什么这样做”的深刻洞察。它对模型假设的讨论细致入微，例如对离群点（Outliers）和异方差性（Heteroscedasticity）在纵向设置下的特殊影响，都给予了足够的关注。阅读过程中，我频繁地在书本和我的数据集之间来回对照，这种互动式的学习体验非常高效。

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不得不说，这本书在方法论的深度上远远超出了我预期的入门教材。它毫不避讳地探讨了处理缺失数据（Missing Data）的复杂性，这一点是很多同类书籍常常草草带过的地方。作者详细比较了完全信息最大似然法（FIML）与多重插补法（Multiple Imputation）的优劣，并清晰地指出了何时应优先考虑哪种方法，而不是简单地推荐“最好的”方法。这种中立而又深入的探讨，让我对数据清理和预处理阶段的严谨性有了更高的要求。此外，它对广义估计方程（GEE）和状态空间模型（State Space Models）的引入也极为及时和恰当，使得这本书的适用范围不再局限于线性假设下的数据。我花了大量时间研究其中关于非线性纵向模型（如非线性混合效应模型）的部分，发现作者在解释数学背景和实际操作之间的桥梁搭建得非常成功。读完后，感觉自己对如何处理那些“不那么规矩”的纵向数据集充满了信心。

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面板数据。不过以后如果不吃药厂那碗饭怕是用不上这方面知识了。

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