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时间序列分析在R语言中的应用.pdf

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简介：
本PDF深入浅出地介绍了如何使用R语言进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等核心内容，适合数据分析及统计学爱好者学习参考。 学习R语言的时间序列分析教程，包括理论知识和代码实践。

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  • 时间序列分析在R语言中的应用.pdf
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    本PDF深入浅出地介绍了如何使用R语言进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等核心内容，适合数据分析及统计学爱好者学习参考。 学习R语言的时间序列分析教程，包括理论知识和代码实践。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）.pdf
    优质
    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》是一本深入讲解如何使用R语言进行时间序列数据分析的经典教材，涵盖模型构建、预测及案例研究。 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）.pdf是一本专注于使用R语言进行时间序列数据分析的书籍。书中详细介绍了如何利用统计软件包R来处理各种类型的时间序列数据，并提供了丰富的案例研究与实践指导，帮助读者深入理解并掌握相关理论和方法。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）.pdf
    优质
    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》全面介绍了利用R语言进行时间序列数据分析的方法和技术，涵盖理论基础、模型构建及实际案例。适合统计学、金融和工程等领域的学者与学生参考学习。 《时间序列分析及应用：R语言 原书第2版》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型和时间序列回归模型等。书中还介绍了异方差时间序列模型以及谱分析入门与谱估计等内容，并对所有思想和方法都使用真实数据集进行了说明。 本书适合作为高等院校统计学、经济学、商科工程及定量社会科学等相关专业的教材或教学参考书，同时也能满足相关技术人员的学习需求。
     
  • R语言时间序列分析中文指南.pdf
    优质
    《R语言时间序列分析中文指南》是一本专注于使用R编程语言进行时间序列数据分析与建模的实用手册。书中详细介绍了如何利用R软件包处理、可视化及预测各类时间数据，适合数据分析人员和统计学爱好者阅读学习。 R语言时间序列中文教程.pdf提供了一份详细的时间序列分析指南，适用于使用R语言进行数据分析的用户。文档涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题，帮助读者掌握如何利用R语言处理和预测时间序列数据。
     
  • 使用R语言的时间序列分析
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    本简介将介绍如何运用R语言进行时间序列数据分析，涵盖数据处理、模型构建及预测方法。适合统计学与数据科学爱好者学习参考。 利用R语言对化学浓度读数数据进行了时间序列分析，并建立了ARMA模型。附有全部代码及相关数据集。
     
  • 基于R语言的时间序列分析与应用
    优质
    本书《基于R语言的时间序列分析与应用》深入浅出地介绍了时间序列分析的基本概念、理论方法以及在R语言中的实现技巧，旨在帮助读者掌握利用R进行复杂数据预测和模式识别的能力。 本书以易于理解的方式介绍了时间序列模型及其应用，内容涵盖趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别与参数估计、模型诊断、预测方法以及季节性模型和时间序列回归等主题。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）
    优质
    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》详细介绍了利用R语言进行时间序列数据分析的方法和技术，涵盖模型构建、预测及其实用案例。适合统计学和数据科学专业的学生及研究人员参考使用。 译者序前言 第1章 引论 1.1 时间序列举例 1.2 建模策略 1.3 历史上的时间序列图 1.4 本书概述 习题 第2章 基本概念 2.1 时间序列与随机过程 2.2 均值、方差和协方差 2.3 平稳性 2.4 小结 习题 附录A 期望、方差、协方差和相关系数 第3章 趋势 3.1 确定性趋势与随机趋势 3.2 常数均值的估计 3.3 回归方法 3.4 回归估计的可靠性和有效性 3.5 回归结果的解释 3.6 残差分析 3.7 小结 习题 第4章 平稳时间序列模型 4.1 一般线性过程 4.2 滑动平均过程 4.3 自回归过程 4.4 自回归滑动平均混合模型 4.5 可逆性 4.6 小结 习题 附录B AR(2)过程的平稳域 附录C ARMA(p，q)模型的自相关函数 第5章 平稳时间序列模型 5.1 通过差分平稳化 5.2 ARIMA模型 5.3 ARIMA模型中的常数项 5.4 其他变换 5.5 小结 习题 附录D 延迟算子 第6章 模型识别 6.1 样本自相关函数的性质 6.2 偏白相关函数和扩展的自相关函数 6.3 对一些模拟的时间序列数据的识别 6.4 非平稳性 6.5 其他识别方法 6.6 一些真实时间序列的识别 6.7 小结 习题 第7章 参数估计 7.1 矩估计 7.2 最小二乘估计 7.3 极大似然与条件最小二乘 7.4 估计的性质一 7.5 参数估计例证 7.6 自助法估计ARIMA模型 7.7 小结 习题 第8章 模型诊断 8.1 残差分析 8.2 过度拟合和参数冗余 8.3 小结 习题 第9章 预测 9.1 最小均方误差预测 9.2 确定性趋势 9.3 ARIMA预测…… 第10章 季节模型 第11章 时间序列回归模型 第12章 异常差时间序列模型 第13章 谱分析入门 第14章 谱估计 第15章 门限模型参考答案
     
  • R语言在时间序列分析预测中的应用——季节性ARIMA模型
    优质
    本文章探讨了利用R语言进行时间序列分析和预测的方法，重点关注于季节性ARIMA模型的应用。通过实际案例，深入浅出地解释如何使用R软件包建立、评估及优化季节性ARIMA模型，助力读者掌握时间序列数据的高效处理技巧。 本段落利用季节性ARIMA模型分析并预测我国1994年至2021年的月度进出口总额数据，以揭示这一重要经济指标的变化趋势。通过对时间序列的数据进行相关检验，并建立相应的季节性ARIMA模型，我们能够对未来的外贸情况做出更准确的预判。 研究结果表明，中国的月度进出口贸易总额呈现出明显的季度变化特征。通过对比不同模型的预测精度发现，季节性ARIMA模型在预测准确性方面表现出色。这一研究成果对于制定相关政策、促进我国经济持续健康发展具有重要的参考价值。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（原书第2版）
    优质
    本书是时间序列分析领域的经典教材之一，详细介绍了如何使用R语言进行时间序列建模、预测和控制。适合统计学及相关专业高年级本科生或研究生学习参考。 《时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）》是一本非常不错的书籍，提供PDF版本供大家分享学习，希望对大家有所帮助。
     
  • 在R中的时间序列分析实现
    优质
    本教程介绍如何使用R语言进行时间序列数据的分析与建模，涵盖数据处理、模型选择及预测等内容。 时间序列分析在R中的实现方法有很多种，可以使用内置函数或专门的包来完成各种复杂的时间序列任务。例如，基础的统计分析可以通过`stats`包进行，而更高级的功能如ARIMA模型预测则可通过`forecast`包实现。此外，用户还可以利用其他专业库进一步扩展时间序列数据处理的能力。 重写时直接讨论了如何在R中实施时间序列分析，并提到了几个常用的工具和方法。