具体描述
《状态空间时间序列分析导论》的目标读者是实务工作者和非统计领域的研究者，他们日常使用的时间序列仅基于社会科学、计量历史学、生物学和医药学。《状态空间时间序列分析导论》提供了循序渐进的方法来逐步分析时间序列主要的特征，如趋势、季节和不规则成分，以及实际中主要遇到的问题，如预测和观测值缺失如何处理的细节。《状态空间时间序列分析导论》也可作为计量经济学和统计学中的基本时间序列课程的辅助教科书，定位于非研究生水平。
作者简介
《状态空间时间序列分析导论》的目标读者是实务工作者和非统计领域的研究者，他们日常使用的时间序列仅基于社会科学、计量历史学、生物学和医药学。《状态空间时间序列分析导论》提供了循序渐进的方法来逐步分析时间序列主要的特征，如趋势、季节和不规则成分，以及实际中主要遇到的问题，如预测和观测值缺失如何处理的细节。《状态空间时间序列分析导论》也可作为计量经济学和统计学中的基本时间序列课程的辅助教科书，定位于非研究生水平。
目录信息
1.介绍
2.局部水平模型
2.1确定水平模型
2.2随机水平模型
2.3局部水平模型与挪威交通死亡
3.局部线性趋势模型
3.1确定水平与斜率模型
3.2随机水平与斜率模型
3.3随机水平与确定斜率模型
3.4局部线性趋势模型与芬兰交通死亡
4.季节局部水平模型
4.1确定水平与季节模型
4.2随机水平与季节模型
4.3随机水平与确定季节模型
4.4局部水平与季节模型和英国通货膨胀
5.带解释变量的局部水平模型
5.1确定水平和解释变量模型
5.2随机水平与解释变量模型
6.带干预变量的局部水平模型
6.1确定水平与干预变量模型
6.2随机水平与干预变量模型
7.英国安全带和通货膨胀模型
7.1确定水平与季节模型
7.2随机水平与季节模型
7.3随机水平与确定季节模型
7.4英国通货膨胀模型
8.单变量状态空间模型的一般处理
8.1单变量的状态空间模型表达
8.2状态方程加入回归效应
8.3置信区间
8.4滤波与预测
8.5诊断检验
8.6预测
8.7观测值缺失
9.多变量的状态空间分析
9.1多变量的状态空间模型表达
9.2多变量趋势回归效应
9.3共同水平和斜率
9.4多变量的状态空间分析演示
10.时间序列分析的状态空间和博克斯—詹金斯方法
10.1平稳过程和相关概念
10.2非平稳的ARIMA模型
10.3不可观测成分和ARIMA
10.4状态空间与ARIMA方法
11.状态空间建模实务
11.1STAMP程序和Ssfpack
11.2Ssfpack的状态空间表达
11.3组合回归和干预效应
11.4使用Ssfpack估计模型
11.5预测、滤波和平滑
12.结论
12.1进一步阅读
附录
附录A：英国司机死亡或重伤人数和汽油价格
附录B：挪威和芬兰道路交通死伤
附录C：英国前排乘客和后排乘客死伤人数
附录D：英国价格变化
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
一本笔记，比较易懂，从简单案例开始循序渐进，然后介绍了模型一般表示、参数估计方法、与ARIMA模型的关系以及软件的使用。但毕竟是笔记，不能指望什么都说清楚。
评分一本笔记，比较易懂，从简单案例开始循序渐进，然后介绍了模型一般表示、参数估计方法、与ARIMA模型的关系以及软件的使用。但毕竟是笔记，不能指望什么都说清楚。
评分一本笔记，比较易懂，从简单案例开始循序渐进，然后介绍了模型一般表示、参数估计方法、与ARIMA模型的关系以及软件的使用。但毕竟是笔记，不能指望什么都说清楚。
评分一本笔记，比较易懂，从简单案例开始循序渐进，然后介绍了模型一般表示、参数估计方法、与ARIMA模型的关系以及软件的使用。但毕竟是笔记，不能指望什么都说清楚。
评分一本笔记，比较易懂，从简单案例开始循序渐进，然后介绍了模型一般表示、参数估计方法、与ARIMA模型的关系以及软件的使用。但毕竟是笔记，不能指望什么都说清楚。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有