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时间序列分析习题答案（基于R，第二版）

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简介：
本书为《时间序列分析》(基于R)第二版的学习辅助资料，提供了丰富的练习题及其解答，帮助读者深入理解时间序列分析理论与实践。 时间序列分析——基于R（第2版）习题答案，作者王燕，出版年份为2012年。

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  • 时间序列分析习题答案（基于R，第二版）
    优质
    本书为《时间序列分析》(基于R)第二版的学习辅助资料，提供了丰富的练习题及其解答，帮助读者深入理解时间序列分析理论与实践。 时间序列分析——基于R（第2版）习题答案，作者王燕，出版年份为2012年。
     
  • 基于R的时间序列分析（第二版）及R程序
    优质
    本书为《时间序列分析》第二版，全面介绍了使用R语言进行时间序列数据分析的方法与技巧，包含大量实用案例和代码。 时间序列分析——基于R（第2版）R程序 这段文字已经处理完毕，请告知如果需要进一步的调整或有其他相关需求。
     
  • 时间序列分析及应用R语言（第2版）课后习题答案
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    本书为《时间序列分析及应用：R语言》（第二版）配套的学习辅助资料，提供了详尽的课后习题解答，帮助读者深入理解和掌握时间序列分析的相关理论与实践技能。 《时间序列分析及应用R语言（第2版）》的课后习题答案可以提供给需要的学生或研究者参考学习。请注意，这里仅描述了文档的内容而不包含任何联系信息或其他外部链接。
     
  • 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
     
  • 时间序列分析习题数据及解答——基于R语言（第2版），附带R语言代码.zip
    优质
    本书提供一系列关于时间序列分析的练习题及其详细解答，并包含实用的R语言代码，旨在帮助读者深入理解并掌握时间序列分析的方法和应用。 时间序列分析——基于R（第2版）习题数据,时间序列分析基于r第二版答案,R language源码
     
  • 时间序列分析习题解答
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    《时间序列分析习题解答》是一本提供时间序列分析课程中经典习题详细解析的学习辅导书，旨在帮助学生掌握该领域的核心概念与解题技巧。 希望这份时间序列分析的课后答案能对你们有所帮助。
     
  • 时间序列分析课后答案（基于R[2-6章]）.pdf
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    本PDF提供了《时间序列分析》教材第2至6章的详细课后习题解答，使用R语言进行数据分析和模型构建，适合学习与研究参考。 这段文本是一份关于时间序列分析的答案集，其中包含了第二章的习题答案，涵盖了时间序列的平稳性、自相关系数以及自相关图等相关概念。在第二章的第二个问题中，讨论了具有周期性和趋势的时间序列样本自相关图的情况。此外，文中还提到了一些学习时间序列分析的相关资源，例如学霸助手网站等平台。
     
  • 基于R的时间序列分析课后习题数据
    优质
    本资料为《基于R的时间序列分析》课程配套练习，包含丰富的实践案例和数据分析任务，旨在帮助学习者掌握时间序列模型的应用与实现。 《时间序列分析——基于R》课后习题数据由王燕编著，第二版，中国人民大学出版社出版。该书包含从第二章到第七章的课后习题数据文件。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）.pdf
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    《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。