具体描述
This book has been developed for a one-semester course usually attended by students in statistics, economics, business, engineering, and quantitative social sciences. A unique feature of this edition is its integration with the R computing environment. Basic applied statistics is assumed through multiple regression. Calculus is assumed only to the extent of minimizing sums of squares but a calculus-based introduction to statistics is necessary for a thorough understanding of some of the theory. Actual time series data drawn from various disciplines are used throughout the book to illustrate the methodology.
作者简介
Jonathan D. Cryer 美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合著有《Statistics for Business: Data Analysis and Modeling, Second Edition》、《Minitab Handbook, Fifth Edition》、《Electronic Companion to Statistics》、《Electronic Companion to Business Statistics》等书，并发表了大量学术论文。
Kung-Sik Chan 美国艾奥瓦大学统计与精算学系教授。他是美国统计学会会士、数学统计学会会员，并且是国际统计学会推荐成员。他于1996年获得艾奥瓦大学系专家奖。除本书外，他还与人合著有《Chaos: A Statistical Perspective》一书，并发表了大量学术论文。
目录信息
读后感
我觉得作为入门书很不错的。 看这本书应该具备的条件： 1有基本的概率论和微积分功底 2有基本的R语言功底（有些函数是作者自己编写的，我觉得会查帮助，去看R源码和官方文档可能理解的会更好一些） 说简明其实是包含了两层意思： 1这本书会把必要的步骤和公式都列出来， 2但是...
评分我觉得作为入门书很不错的。 看这本书应该具备的条件： 1有基本的概率论和微积分功底 2有基本的R语言功底（有些函数是作者自己编写的，我觉得会查帮助，去看R源码和官方文档可能理解的会更好一些） 说简明其实是包含了两层意思： 1这本书会把必要的步骤和公式都列出来， 2但是...
评分本来已经在看老蔡那本《金融时间序列分析》，但因为对R还不是太熟悉，又看到这一本，所以也买了下来。 因为实习的关系，书看得很快，几乎是2周就看到了谱估计那一章之前，基本上可以说是看完了大半本。之后的章节就暂时没有继续看下去，毕竟搞模型的话...
评分本来已经在看老蔡那本《金融时间序列分析》，但因为对R还不是太熟悉，又看到这一本，所以也买了下来。 因为实习的关系，书看得很快，几乎是2周就看到了谱估计那一章之前，基本上可以说是看完了大半本。之后的章节就暂时没有继续看下去，毕竟搞模型的话...
评分我觉得作为入门书很不错的。 看这本书应该具备的条件： 1有基本的概率论和微积分功底 2有基本的R语言功底（有些函数是作者自己编写的，我觉得会查帮助，去看R源码和官方文档可能理解的会更好一些） 说简明其实是包含了两层意思： 1这本书会把必要的步骤和公式都列出来， 2但是...
用户评价
这本书的封面设计得非常简洁大气，拿到手里沉甸甸的，一看就知道内容肯定很扎实。我原本对时间序列分析这个领域了解不多，只停留在一些基础概念上，这本书的引入部分写得非常平易近人，作者似乎很懂得如何将复杂的数学概念用生活中的例子来阐述，读起来完全没有那种枯燥乏味的感觉。比如，它用天气变化的数据来解释平稳性的重要性，那种直观的感受一下子就抓住了我的注意力。我尤其欣赏它对历史背景的梳理，让你明白为什么现在的方法是这样的，而不是简单地罗列公式。对于初学者来说，这本书提供了非常坚实的基础，它不会让你因为看不懂开头的数学推导而望而却步，而是循序渐进地引导你进入这个迷人的领域。读完前几章，我感觉自己对时间序列数据的“脾气秉性”有了更深刻的理解，不再是死记硬背公式，而是真正开始思考如何去“对付”这些数据。
评分与其他时间序列的书籍相比，这本书在处理实际应用中的“灰色地带”时表现出了非凡的洞察力。它没有给我们一个理想化的完美数据世界，而是直面现实数据中的各种“脏乱差”——缺失值、异常点、数据频率不一致等问题。作者花了大篇幅讨论了如何对这些不规范的数据进行预处理，这在理论书籍中往往是被忽略但实际工作中却至关重要的一环。它分享了一些“经验法则”和权衡取舍的艺术，比如在模型拟合的复杂度和预测的准确性之间如何找到一个最佳平衡点。这让这本书的价值超越了一本教科书的范畴，更像是一位经验丰富的老前辈在手把手地传授“江湖经验”，对于希望将时间序列分析应用于金融、工程或商业决策的读者来说，这种实战智慧的价值是无法估量的。
评分我必须得说，这本书的深度远超我预期的“入门指南”范畴。当我以为自己已经掌握了经典的时序模型后，作者开始引入一些更前沿、更复杂的议题，比如非线性和高维时间序列的处理。这部分内容逻辑严密，论述深入，展现了作者深厚的学术功底。它探讨了状态空间模型在处理复杂系统时的优雅性，以及卡尔曼滤波在状态估计中的核心作用，这些都是我在其他教材中看到的比较零散的概念，但在这里被系统地整合了起来。虽然这部分内容对我来说理解起来需要更多的精力去消化和反复阅读，但正是这种挑战性，让我感觉自己的知识体系得到了极大的拓展。它不仅仅是教你怎么“做”，更重要的是让你思考“为什么这样做会更好”，培养了批判性的分析思维。
评分这本书的实战演练部分绝对是它的亮点所在，简直就是一本可以放在身边的“工具书”。它不仅仅停留在理论层面，而是深入到如何使用主流统计软件包来处理实际问题。作者提供的代码示例非常详尽，每一步的逻辑都解释得清清楚楚，即使是像我这样编程能力一般的人也能很快上手。我记得有一次我尝试分析一个带有明显季节性波动的销售数据，按照书上的步骤一步步操作，从模型识别到参数估计，再到诊断检验，整个流程一气呵成，结果非常令人满意。它对各种模型的适用场景区分得极其清晰，比如什么时候该用ARIMA，什么时候应该考虑GARCH，而不是含糊其辞地一笔带过。这种手把手的教学方式，极大地增强了我的操作信心，让我觉得时间序列分析不再是高不可攀的象牙塔里的学问，而是可以被掌握的实用技能。
评分这本书的排版和组织结构非常出色，阅读体验极佳。很多技术书籍常常因为图表过多或者公式过于密集而让人感到压抑，但这本书在视觉设计上做得很到位。图表清晰明了，坐标轴的标注和数据的可视化都非常专业，帮助理解那些抽象的统计概念。更值得称赞的是它的章节衔接，过渡自然流畅，不会让人感觉知识点之间存在断裂感。例如，在讲完自回归模型后，紧接着就引入了移动平均模型，然后顺理成章地过渡到两者的结合，这种层层递进的构建方式，使得学习曲线非常平缓。对于我这种喜欢系统化学习的读者来说，这种结构上的严谨性是至关重要的，它让学习过程变成了一种享受而非负担。
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