Pronosticos, Series De Tiempo Y Regresion pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cengage Learning Editores

作者:Bruce L. Bowerman

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2007-04-25

价格:USD 70.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789706866066

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列
• 预测
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 概率论
• 建模
• 经济预测
• 金融预测

《预测、时间序列与回归》 这本书深入探索了现代数据分析领域的三大核心支柱：预测、时间序列分析和回归建模。它旨在为读者提供一套全面而实用的工具集，用于理解、分析和预测各种复杂的数据现象。从基础概念的梳理到高级技术的应用，本书层层递进，确保读者能够构建扎实的理论基础，并将其有效地转化为解决实际问题的能力。 预测（Forecasting）是本书的起点，它关注的是如何基于历史数据来推断未来的趋势和数值。本书将首先阐述预测的基本原理，包括准确性度量（如均方误差、平均绝对误差等）的重要性，以及不同预测模型的适用场景。我们将探讨经典的预测方法，如移动平均法（Simple Moving Average, SMA）和指数平滑法（Exponential Smoothing），它们通过平滑历史数据来捕捉趋势和季节性，为理解时间序列的内在模式奠定基础。 随后，本书将进入更复杂的预测技术。例如，ARIMA（自回归积分滑动平均模型）系列模型将得到详尽的介绍。我们将深入理解ARIMA模型中AR（自回归）、I（积分）和MA（滑动平均）三个组成部分的含义及其数学表征，并学习如何识别和选择合适的p、d、q参数。对于具有明显季节性模式的数据，我们将探讨SARIMA（季节性ARIMA）模型，揭示如何有效捕捉周期性变化。此外，本书还将介绍一些非参数预测方法，以及如何利用机器学习模型（如支持向量回归 SVM、决策树和随机森林）进行预测，特别是当数据关系复杂且难以用线性模型解释时。 时间序列分析（Time Series Analysis）是本书的另一核心。时间序列数据具有独特的自相关性，即序列中的一个观测值与其过去的值存在关联。本书将引导读者理解时间序列的几个关键特征：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）以及噪声（Noise）。我们将学习如何通过可视化方法（如绘制时间序列图、自相关函数图 ACF 和偏自相关函数图 PACF）来识别这些特征，并进行分解（Decomposition），将时间序列分解为上述几个组成部分，以便分别进行建模和分析。 本书还将深入探讨时间序列模型的建立过程。除了前面提到的ARIMA家族模型，我们还将介绍状态空间模型（State Space Models），如卡尔曼滤波（Kalman Filter），它们在处理具有观测噪声和系统不确定性的动态系统时非常强大。此外，对于具有显著的跨时间依赖性的数据，如金融市场的波动性，本书将介绍ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，它们能够有效地捕捉时间序列的波动聚集现象。 回归分析（Regression Analysis）是本书的第三个重要组成部分，它主要用于研究变量之间的数量关系，并建立预测模型。本书将从最基础的简单线性回归（Simple Linear Regression）开始，阐述如何使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计回归系数，并解读模型的统计意义（如R平方、p值）。我们将学习如何进行假设检验，以确定自变量对因变量的影响是否显著。 接着，本书将扩展到多元线性回归（Multiple Linear Regression），处理多个自变量对因变量的影响。我们将详细讨论多重共线性（Multicollinearity）问题及其解决方法，以及如何处理异方差性（Heteroscedasticity）和残差自相关（Autocorrelation of Residuals）等常见违背线性回归假设的情况。本书还将介绍模型选择（Model Selection）的技术，如逐步回归（Stepwise Regression）、信息准则（AIC, BIC）等，以帮助读者构建最优的模型。 除了线性回归，本书还将涉及非线性回归（Non-linear Regression），包括多项式回归（Polynomial Regression）、指数回归、对数回归等，以及如何通过变量变换来处理非线性关系。此外，逻辑回归（Logistic Regression）也将被介绍，它适用于研究二元因变量的预测和分类问题。 本书的编写理念是将理论与实践紧密结合。每一章节都将伴随案例研究（Case Studies），运用真实世界的数据来演示所介绍的技术。这些案例将涵盖经济、金融、销售、环境监测、医疗健康等多个领域，帮助读者理解这些统计工具在不同场景下的应用。本书将指导读者使用主流的统计软件和编程语言（如R或Python）来实现模型，包括数据预处理、模型拟合、诊断和预测。 通过学习本书，读者将能够： 理解预测、时间序列分析和回归建模的基本原理和数学基础。 掌握识别和处理时间序列数据特征（趋势、季节性、周期性）的方法。 熟练运用各种预测模型，从经典方法到现代机器学习模型。 构建和评估回归模型，以理解和量化变量间的关系。 解决实际问题，利用数据分析工具来做出更明智的决策。 批判性地评估模型的假设和局限性，并选择最适合特定问题的模型。 无论您是数据科学家、统计学爱好者，还是需要利用数据进行预测和分析的专业人士，《预测、时间序列与回归》都将是您宝贵的参考资料。它将引导您穿越数据的海洋，发现隐藏的模式，并预测未来的方向。

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