走向精益 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:史蒂芬 A.拉佛

出品人:

页数:248

译者:王占波

出版时间:2010-1

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787111286905

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《走向精益》介绍了精益动力学这一概念——一个已经被证实的商业发展规则，这一概念如此及时而又吸引人的眼球。该书用颇具说服力的企业案例，如丰田、沃尔玛和西南航空，展示了各类企业是如何战胜不确定性的灾难性影响，从而实现企业和顾客价值的新高。

《走向精益》不依靠那些可能被误用或者曲解的奇闻轶事，而是进行以事实为依据的引人人胜的说明，这些事实都来源于可靠的数据、缜密的调研和一手的实证。其得出的结论是全新的：一种测量实现持续卓越的进度的方法，企业不论形式、不论大小都可以应用这种方法。用这种方法，读者也将最终能分辨出哪些企业真的在走“精益”之路——而且能从这些企业身上学习如何持续卓越的方法，甚至在危急时刻也能如此。

《时间序列模型与分析：从基础到实践》本书旨在为读者构建一个全面而深入的时间序列分析知识体系，涵盖从基础理论到高级应用的全过程。内容详实，理论推导严谨，并辅以丰富的案例实践，力求使读者能够独立完成时间序列数据的探索、建模、预测及评估工作。第一部分：时间序列分析基础本部分将带领读者走进时间序列的世界，理解其基本概念和重要性。第一章：时间序列数据概述什么是时间序列数据？其独特性质（如自相关性、趋势性、季节性、周期性）。时间序列数据的常见来源与应用领域：经济金融、气象、医疗、工业生产、交通物流等。时间序列数据的基本特征分析：均值、方差、自协方差、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的定义与计算。可视化方法：折线图、散点图、ACF/PACF图的解读。第二章：平稳性及其检验弱平稳和强平稳的概念。时间序列非平稳性的表现：趋势、季节性、异方差。平稳性检验方法：图示法、单位根检验（ADF检验、PP检验）的原理、假设与实践。处理非平稳序列的常用方法：差分（一次差分、季节差分）的原理与应用。第三章：经典时间序列模型（ARMA系列）自回归（AR）模型：原理、模型设定、参数估计（Yule-Walker方程、最大似然估计）及模型诊断。移动平均（MA）模型：原理、模型设定、参数估计及模型诊断。自回归移动平均（ARMA）模型：AR和MA模型的结合，模型设定、阶数选择（信息准则：AIC、BIC）和参数估计。模型检验与选择：残差分析、Ljung-Box检验。第二部分：高级时间序列模型与技术本部分将深入探讨更复杂、更强大的时间序列模型，以应对更具挑战性的数据。第四章：季节性时间序列模型（SARIMA）季节性ARIMA（SARIMA）模型的构建：包含非季节性部分和季节性部分。 SARIMA模型的阶数选择：季节性周期的识别，以及季节性AR、MA部分的阶数确定。 SARIMA模型的参数估计、诊断与预测。实际应用案例：月度销售数据、季度GDP数据的预测。第五章：包含外生变量的时间序列模型（ARIMAX/SARIMAX） ARIMAX模型：将协变量引入ARIMA模型，处理受外部因素影响的时间序列。 SARIMAX模型：将协变量引入SARIMA模型。协变量的选择与处理：共线性、滞后效应。模型拟合与评估。案例分析：股票价格受宏观经济指标影响的预测。第六章：异方差时间序列模型（ARCH/GARCH族）异方差的识别与度量：条件异方差。自回归条件异方差（ARCH）模型：基本原理、模型设定、参数估计。广义自回归条件异方差（GARCH）模型：GARCH(1,1)及其扩展，处理时间序列中持续的波动性。 ARCH/GARCH族模型的诊断与应用：波动率预测、风险管理。案例研究：金融市场资产收益率的波动率建模。第七章：非线性时间序列模型非线性时间序列的特点与识别。门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列建模中的应用：理论基础、网络结构、训练方法。隐马尔可夫模型（HMM）在状态空间建模中的应用。神经网络模型与其他方法的比较。第三部分：时间序列分析的实践应用与进阶本部分将聚焦于实际操作，并介绍一些更现代、更强大的建模工具。第八章：状态空间模型与卡尔曼滤波状态空间模型的概念：系统方程和观测方程。卡尔曼滤波：用于估计状态变量的递归算法，适用于处理含有噪声的动态系统。平滑算法。状态空间模型在时间序列分析中的灵活性：如处理缺失值、变参数模型。案例：动态线性模型、局部趋势模型。第九章：贝叶斯时间序列分析贝叶斯统计的基本原理。将贝叶斯方法应用于时间序列模型：如贝叶斯ARIMA、贝叶斯状态空间模型。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在贝叶斯模型中的应用。贝叶斯方法的优势：不确定性量化、模型融合。第十章：时间序列的预测与评估预测的类型：点预测、区间预测、概率预测。预测性能评估指标：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）。交叉验证在时间序列中的应用。滚动预测与多步预测策略。第十一章：大数据环境下时间序列分析的挑战与工具高维、海量时间序列数据的处理挑战。分布式计算框架（如Spark）在时间序列分析中的应用。专门的时间序列数据库与管理。深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）在复杂时间序列建模中的最新进展。附录常用R/Python时间序列分析库介绍与使用示例。数学基础回顾（概率论、线性代数）。本书力求以清晰的逻辑、严谨的推导和丰富的实践，帮助读者掌握时间序列分析的核心技术，并能够自信地将其应用于解决实际问题。无论您是统计学、经济学、金融学、计算机科学等领域的学生、研究人员还是从业者，本书都将是您深入理解和运用时间序列分析的宝贵参考。

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