时间序列分析与SAS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:194

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出版时间:2009-1

价格:20.00元

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isbn号码:9787307067806

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• 统计
• sas
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《时间序列分析与SAS应用》是一本致力于为读者提供全面、深入的时间序列分析理论知识和实践技能的专著。本书聚焦于利用SAS这一强大的统计分析软件，系统地阐述了时间序列数据处理、模型构建、参数估计、模型诊断以及预测等核心环节。 第一部分：理论基础与数据准备 本书首先从时间序列分析的基本概念入手，清晰地界定了时间序列数据的特性，如自相关性、平稳性、季节性、趋势性等。我们将带领读者理解时间序列分析在经济、金融、气象、工程等众多领域的重要应用价值。 在理论层面，我们将深入探讨平稳时间序列的概念，包括严平稳和宽平稳的定义及其区别，并介绍检验平稳性的方法，如自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的绘制与解读，以及统计检验方法。 接着，本书将详尽阐述非平稳时间序列的处理方法。我们会详细讲解差分（包括一阶差分、季节差分）的原理和应用，以及单位根检验（如ADF检验、PP检验）在判断时间序列平稳性中的关键作用。 数据准备是任何分析的基石。本书将花费大量篇幅指导读者如何使用SAS进行时间序列数据的预处理。这包括： 数据导入与清洗： 从各种格式（如CSV, Excel, 数据库）导入数据，处理缺失值、异常值，以及数据格式的转换。 时间序列对象的创建与管理： 利用SAS的PROC TSProcedure等工具，创建和管理时间序列数据集，进行时间戳的对齐和重采样。 描述性统计与可视化： 绘制时间序列图，直观展现数据的趋势、季节性和周期性；计算均值、方差、协方差等描述性统计量，为后续建模提供初步认识。 第二部分：经典时间序列模型 本书的核心内容之一是详细介绍各类经典时间序列模型。我们将结合SAS的实际操作，引导读者理解每种模型的原理、适用条件和优缺点。 ARIMA模型家族： 自回归模型（AR(p)）： 讲解自回归模型的基本思想，即当前观测值与过去p个观测值之间的线性关系。通过SAS实例，演示如何确定AR模型的阶数p，以及如何使用SAS的PROC ARIMA进行模型拟合和参数估计。 移动平均模型（MA(q)）： 阐述移动平均模型，即当前观测值是过去q个随机扰动项的线性组合。讲解如何使用SAS的PROC ARIMA进行MA模型的拟合和参数估计。 自回归移动平均模型（ARMA(p,q)）： 结合AR和MA模型的特点，介绍ARMA模型，它能够更有效地捕捉时间序列的依赖结构。本书将重点介绍如何利用ACF和PACF图来识别ARMA模型的阶数，并通过SAS进行模型识别、估计和检验。 季节性ARIMA模型（SARIMA）： 随着全球经济一体化和数据分析的深入，季节性因素在许多时间序列数据中扮演着重要角色。本书将详细介绍季节性ARIMA模型（SARIMA），包括其非季节性部分和季节性部分的构建，以及如何在SAS中实现SARIMA模型的拟合和预测。我们会重点关注季节性差分、季节性AR和MA项的识别与估计。 差分整合移动平均自回归模型（ARIMAX）： 考虑到外部变量对时间序列可能产生的影响，我们将引入ARIMAX模型，该模型将外部回归量纳入ARIMA模型框架。本书将指导读者如何在SAS中构建和使用ARIMAX模型，分析协变量的影响，并进行预测。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型基础： 介绍状态空间模型的概念，将其作为一种通用的时间序列建模框架，能够灵活地处理各种复杂的时间序列结构，如时变参数、缺失数据等。 卡尔曼滤波及其应用： 深入讲解卡尔曼滤波算法，这是处理线性高斯状态空间模型的核心工具。本书将展示如何利用SAS的PROC STATESPACE和PROC KALMAN等过程，实现状态估计、参数估计和模型预测。我们将讨论卡尔曼滤波在跟踪、估计和预测中的实际应用。 指数平滑法： 简单指数平滑（SES）： 介绍最基础的指数平滑方法，适用于无趋势和季节性的时间序列。 霍尔特线性趋势模型（Holt's Linear Trend Method）： 扩展到能够处理具有趋势的时间序列。 霍尔特-温特斯季节性模型（Holt-Winters Seasonal Method）： 进一步考虑季节性因素，适用于具有趋势和季节性的时间序列。 SAS中的指数平滑应用： 利用SAS的PROC ETS (Exponential Smoothing) 过程，读者可以方便地实现不同类型的指数平滑模型，并进行预测。本书将详细解析SAS输出结果，并指导读者选择最适合的模型。 第三部分：模型诊断与选择 构建模型只是第一步，模型的有效性还需要严格的诊断和选择。本书将重点介绍模型诊断的方法，并探讨模型选择的准则。 残差分析： 详细介绍对模型残差进行分析的方法，包括绘制残差图（时序图、ACF、PACF图）、检验残差的白噪声性质（如Ljung-Box检验）。通过SAS输出，指导读者判断模型是否充分捕捉了序列的依赖结构。 信息准则： 讲解赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择标准，以及如何在SAS中获得这些信息，并利用它们在多个备选模型中进行最优选择。 模型比较： 介绍如何通过比较模型的拟合优度、预测精度等指标，来选择最佳的时间序列模型。 第四部分：时间序列预测 时间序列分析的最终目标往往是预测未来的值。本书将深入探讨各种预测方法，并展示如何在SAS中实现。 点预测与区间预测： 区分点预测（对未来某个时间点值的预测）和区间预测（对未来某个时间段内值可能变化的范围的预测）。 多步预测： 介绍如何进行一步预测和多步预测，以及多步预测的精度如何随着预测步数的增加而下降。 SAS中的预测实现： 利用SAS的PROC ARIMA, PROC STATESPACE, PROC ETS等过程，指导读者生成未来的预测值，并计算预测区间。我们将讨论如何评估预测的准确性，例如使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。 第五部分：高级主题与SAS实践 除了经典模型，本书还将触及一些更高级的时间序列分析主题，并贯穿SAS的实践应用。 向量自回归（VAR）模型： 针对多个相互关联的时间序列，介绍VAR模型，能够捕捉多个变量之间的动态关系。本书将讲解VAR模型的构建、估计、诊断和预测，并通过SAS实例展示其应用。 格兰杰因果检验： 介绍格兰杰因果检验，用于判断一个时间序列是否能够“格兰杰”地预测另一个时间序列。 异常检测与重构： 讨论时间序列中的异常值如何影响模型，以及如何使用SAS进行异常检测和数据重构。 实战案例分析： 本书将提供一系列基于真实数据的案例研究，涵盖金融市场的预测、经济指标的分析、工业生产的监控等。每个案例都将详细展示如何运用SAS一步步完成整个时间序列分析流程。 SAS应用贯穿始终 贯穿全书的SAS应用部分，将详细介绍： SAS宏（Macros）： 如何编写和使用SAS宏来自动化重复性的分析任务，提高工作效率。 SAS过程（Procedures）： 深入讲解SAS中与时间序列分析相关的核心过程，如PROC ARIMA, PROC STATESPACE, PROC ETS, PROC AUTOREG, PROC MODEL等。 SAS数据集操作： 熟练掌握SAS数据集的创建、管理、合并、分割等基本操作，为时间序列数据分析奠定基础。 SAS图形（Graphics）： 利用SAS/GRAPH或其他图形工具，创建高质量的时间序列图、残差图等可视化图形，直观展示分析结果。 《时间序列分析与SAS应用》旨在成为一本兼具理论深度和实践指导价值的参考书。无论您是统计学、经济学、金融学等领域的学生，还是需要在工作中处理时间序列数据的研究人员或工程师，本书都将为您提供坚实的理论基础和强大的SAS工具支持，帮助您高效、准确地分析和预测时间序列数据。

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我接触的很多数据分析书籍，要么是算法堆砌，要么就是工具罗列，读完后总觉得少了点“灵魂”。这本书的独特之处在于，它在讲解技术的同时，非常注重对“为什么”的探讨。比如，在讨论平稳性这个核心概念时，作者不仅展示了如何检验，更深入地剖析了为什么非平稳序列需要进行差分处理，以及差分操作在信息层面的意义。这种追根溯源的讲解方式，让我对模型的选择和假设有了更深刻的认识。我特别欣赏作者在案例选择上的匠心独运，它们不仅仅是教科书式的例子，而是充满了现实生活的影子，无论是经济数据的波动，还是环境监测的周期变化，都让我能立刻联想到自己工作中可能遇到的场景。阅读体验非常流畅，文字表述精准有力，没有一丝多余的赘述，每一个段落都好像经过了精心的打磨，信息密度极高，但读起来却毫不费力，像是在听一场结构严谨、层次分明的专业讲座。

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我收藏了很多数据分析相关的书籍，但真正能让我反复翻阅、每次都能有所收获的，屈指可数。这本《时间序列分析与SAS应用》就是其中之一。它的魅力在于它构建了一个完整的分析闭环——从数据预处理的细节，到模型选择的理论依据，再到最终的结果解释与应用。我最欣赏的是，作者似乎完全理解非专业背景的读者在面对统计学时的那种焦虑感，所以，书中的语言风格极其克制且专业，绝不使用故作高深的术语来粉饰太平，所有专业名词的出现都是为了精确地描述一个现象或方法。我拿它和同事交流时，能清晰地将书中学到的专业表达应用到实际讨论中，这极大地提升了我的专业形象和沟通效率。这本书，与其说是一本教程，不如说是一份可靠的、可以随时查阅的“实战手册”。

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这本书简直是为我量身定做的，我这人对数据分析一直心存敬畏，特别是涉及到时间这个维度的时候，总觉得难以捉摸。市面上很多统计学的书，要么过于理论化，一堆公式看得我头大，要么就是针对某个软件的教程，讲解得太浅显，根本吃不透背后的逻辑。然而，这本书的切入点非常巧妙。它没有一上来就抛出复杂的数学模型，而是用非常贴近实际的案例，一步步引导读者理解时间序列数据特有的性质——自相关、趋势、周期性这些概念，通过生动的比喻和图示，让我这个初学者也能轻松领会其精髓。尤其是对季节性分解那部分的讲解，作者的处理方式让我豁然开朗，不再是机械地套用公式，而是真正理解了如何将复杂的时间序列分解成可分析的组成部分。这种深入浅出、兼顾理论与实践的写作风格，极大地增强了我的学习信心，感觉自己终于有了一把解开时间奥秘的钥匙。阅读过程中，我甚至感觉作者就像一位经验丰富、耐心十足的导师，随时在我身边提供指导。

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这本书的结构设计堪称一绝，它仿佛为不同阶段的学习者设置了不同的“关卡”。初级读者可以先扎实掌握基础概念和常用模型，而进阶读者则可以深入研究更复杂的主题，比如多元时间序列或者状态空间模型（虽然只是提及），这保证了这本书的生命力和适用广度。我个人尤其喜欢它在讲解概念时的那种“铺垫艺术”。例如，在介绍到某一个高级模型之前，作者总会先用一个更简单、更容易理解的类比将核心思想描绘出来，这使得复杂模型的学习曲线变得异常平滑。阅读起来完全没有那种“被推着走”的被动感，反而是带着探索欲主动去揭开下一个谜团。对于自学者而言，这种行文上的节奏感和连贯性，比任何华丽的辞藻都更具吸引力。

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说实话，我对工具类的书籍通常持保留态度，因为软件界面更新迭代太快，书上的截图可能很快就过时了。但这本书的价值显然超越了单纯的软件操作指南。它更像是一本关于“如何像一个时间序列专家一样思考”的入门手册。作者对模型选择的权衡标准阐述得极为细致，ARMA、ARIMA，到后来的季节性模型，每一步的推导逻辑都清晰可见。更重要的是，书中对模型诊断和残差分析的重视程度，让我意识到了盲目拟合的危险性。我以前总想着跑出结果就算完事，这本书让我明白，残差分析才是判断模型优劣的试金石。那种严谨的态度，让我对自己过去的数据处理方法产生了深刻的反思。这种对分析精度的执着，是这本书最让我敬佩的地方，它教会我的不仅仅是技术，而是一种科学的审慎精神。

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工具书看

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