Statistical Methods for Forecasting pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Abraham, Bovas/ Ledolter, Johannes

出品人:

页数:445

译者:

出版时间:2005-9

价格:947.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471769873

丛书系列:

图书标签:

统计学
预测
时间序列
计量经济学
数据分析
建模
R
Python
机器学习
商业分析

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具体描述

The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "This book, it must be said, lives up to the words on its advertising cover: 'Bridging the gap between introductory, descriptive approaches and highly advanced theoretical treatises, it provides a practical, intermediate level discussion of a variety of forecasting tools, and explains how they relate to one another, both in theory and practice.' It does just that!" -Journal of the Royal Statistical Society "A well-written work that deals with statistical methods and models that can be used to produce short-term forecasts, this book has wide-ranging applications. It could be used in the context of a study of regression, forecasting, and time series analysis by PhD students; or to support a concentration in quantitative methods for MBA students; or as a work in applied statistics for advanced undergraduates." -Choice Statistical Methods for Forecasting is a comprehensive, readable treatment of statistical methods and models used to produce short-term forecasts. The interconnections between the forecasting models and methods are thoroughly explained, and the gap between theory and practice is successfully bridged. Special topics are discussed, such as transfer function modeling; Kalman filtering; state space models; Bayesian forecasting; and methods for forecast evaluation, comparison, and control. The book provides time series, autocorrelation, and partial autocorrelation plots, as well as examples and exercises using real data. Statistical Methods for Forecasting serves as an outstanding textbook for advanced undergraduate and graduate courses in statistics, business, engineering, and the social sciences, as well as a working reference for professionals in business, industry, and government.

探索现代数据分析与预测的奥秘：一本深入浅出的实践指南书名：先进数据建模与决策科学简介：在当今这个数据驱动的时代，无论是商业战略的制定、金融市场的波动预测，还是公共政策的有效性评估，对复杂数据进行深入分析并建立可靠的预测模型已成为核心竞争力。本书《先进数据建模与决策科学》旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的框架，用以掌握现代统计学、机器学习以及运筹学在实际问题解决中的集成应用。我们不再局限于传统的线性模型，而是将视野拓展至非参数方法、高维数据处理、时间序列的结构化分解，以及强化学习在动态决策中的前沿应用。本书的结构设计旨在实现理论的严谨性与实践的可操作性之间的完美平衡。它不是一本纯粹的数学推导手册，也不是一本浅尝辄止的软件操作指南，而是一座连接理论基石与工程实践的桥梁。第一部分：数据基础与现代计量经济学视角本部分将奠定读者在处理真实世界数据时所需具备的批判性思维和技术基础。我们首先回顾了统计推断的核心原理，但重点将迅速转向大数据集的挑战：如何处理缺失值、异常值以及异方差性，并引入稳健统计（Robust Statistics）的概念，确保模型在数据质量不理想的情况下依然保持有效性。随后，我们将深入探讨高维数据分析。当变量数量远超样本数量时，传统的最小二乘法会失效。本书详细介绍了惩罚回归方法，如LASSO、Ridge和Elastic Net，它们不仅能有效进行变量选择，还能提高模型的泛化能力。我们探讨了这些方法的内在机制、收敛性质以及在特征工程中的战略地位。此外，主成分分析（PCA）的局限性将被讨论，并引入核方法和流形学习等非线性降维技术，以捕捉数据中更深层次的内在结构。在计量经济学视角下，我们着重分析因果推断。在许多应用场景中，我们追求的不是相关性，而是明确的因果效应。本书系统地介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、工具变量（Instrumental Variables, IV）以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）等准实验方法的原理、假设检验及实施步骤。这使得读者能够更科学地评估干预措施（如新产品发布、政策改革）的真实效果。第二部分：非线性与结构化建模的深度探索预测的难点往往在于捕捉数据之间的复杂、非线性关系。本部分将全面覆盖当前最先进的非线性建模技术。我们将超越传统的线性时间序列模型（如ARIMA），全面展开对状态空间模型（State Space Models）的论述。卡尔曼滤波（Kalman Filter）作为状态估计的核心工具，将被详细阐述，并应用于平滑、趋势分解和实时系统跟踪。我们还将探讨非线性状态空间模型的引入，例如使用粒子滤波（Particle Filters）来处理观测方程和转移方程中包含非高斯或非线性动态的情况。广义相加模型（Generalized Additive Models, GAMs）是实现可解释的非线性建模的有力工具。本书详细解释了如何通过样条函数（Splines）来灵活地拟合数据的平滑趋势，同时保持模型对变量贡献的透明度。这对于需要向非技术决策者解释模型预测逻辑的场景至关重要。此外，本书引入了深度学习在结构化数据中的应用。虽然深度学习在图像和文本处理中声名鹊起，但其在处理高维度、稀疏的表格数据或长序列依赖性方面也展现出巨大潜力。我们将聚焦于Transformer架构在时间序列分析中的变体应用，以及如何利用残差网络（ResNets）来优化深度模型的收敛速度和性能。第三部分：集成学习、决策优化与模型验证成功的预测不仅依赖于一个好的模型，更依赖于一个鲁棒的验证流程和优化的决策策略。本部分聚焦于模型的集成与实战部署。我们对集成学习（Ensemble Learning）进行了深入对比分析。Bagging (如随机森林) 侧重于方差降低，Boosting (如XGBoost, LightGBM) 则专注于偏差的系统性消除。本书不仅展示了如何高效地使用这些库，更重要的是，深入剖析了它们内部的梯度提升机制、正则化策略以及超参数选择对最终性能的敏感性。模型验证与稳定性是本书的另一个核心主题。我们超越简单的训练/测试集划分，详细介绍了滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）在时间依赖性数据中的重要性，以及如何使用预测区间评估（Prediction Interval Coverage Probability, PICP）来量化预测的不确定性。我们还将介绍对抗性扰动的概念，用于测试模型在面对小幅度、故意构造的输入变化时的鲁棒性。最后，本部分将先进的预测模型无缝衔接到优化决策过程。我们将介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）的基础理论，并展示如何利用强化学习的思路（如Q-Learning的简化版本）来指导资源分配、库存管理或动态定价策略，从而将“预测”转化为“可执行的行动”。面向读者：本书适合具备一定统计学或高等数学基础的定量分析师、数据科学家、金融工程师、经济学研究生以及希望将前沿数据科学技术应用于复杂业务问题的行业专业人士。通过阅读本书，您将能够自信地选择最合适的工具来应对从高频交易到供应链优化的各类预测与决策挑战。