时间序列分析实例研究

出版时间：2006年12月  出版社：世界图书出版公司  作者：谢衷洁  页数：282  
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内容概要

本书是一本有关时间序列分析应用于实际的实证分析研究的专著。全书分为两大部分：第一部分简要介绍了时间序列分析的基础理论和方法。这些内容是读懂本书各案例研究所必备的基本知识；第二部分是案例研究。从中读者可看出时间序列分析是如何广泛地应用于实际并成为解决各种问题的核心工具。书中的案例涉及到当年中国科学家从自己的观测记录中是如何发现天王星的光环的，滤波理论如何应用于中国东海和黄海的重力勘探，谱分析如何判别先天性愚型儿童的脑电特征、多元谱的K-L信息量如何应用于优秀飞行员的生理特征的检测，潜周期分析如何发现离体脑垂体仍有内分泌的节律周期。预测理论如何应用于气象的建模和预报，等等许多非常有趣而真实的研究案例。这些研究成果使作者获得了中国国家自然科学奖和国内外的多项奖项。    读者通过本书的学习不仅可学到时间序列分析的基本理论和方法．更重要的是本书介绍了”如何将一个实际问题转化成数学问题”，然后运用数学和统计学的理论和方法加以解决，这包括最后还原到实际，用实验数据加以检验的完整过程。    本书可作为应用时间序列分析领域的大学生和研究生教学参考书或补充教材，也是应用统计工作者和相关学科的科技人员、工程师很有价值的参考资料。

作者简介

北京大学教授 从事时间序列、序贯分析研究

书籍目录

PrefacePART ONEAn Introduction to the Theory and Methods of Time Series AnalysisChapter 1.Theory of Stationary Time Series  1.1 The definition of stationary stochastic processes　1.2 The spectral representation of covariance function　1.3 The Hilbert space of second order processes　1.4 Stochastic integral and the isomorphic relationship between H~ and the functional space L2(dFe)    1.4.1 Orthogonal stochastic measure    1.4.2 Stochastic integral and the representation of stationary processes    1.4.3.Karhunen theorem　1.5 Strong law of large numbers for stationary series　1.6 Sampling theorem for stochastic stationary processesChapter 2.ARMA Model and Model Fitting　2.1 ARMA model and the Wold decomposition　2.2 Orthogonal basis in Hilbert space Hf　2.3 The covariance function of ARMA model and Yule-Walker equation　2.4 Model fitting under the criterion of one-step ahead prediction error　2.5 M.E.model fitting for observed data     2.5.1 M.E.model fitting with sample covariance     2.5.2 Order selection problemChapter 3.Prediction, Filtering and Spectral Analysis of Time Series　3.1 Prediction of time series     3.1.1 The prediction formula for AR models     3.1.2 The prediction formula for ARMA models　3.2 The linear filtering of time series　a.a Spectral analysis of time series     3.3.1 Theory and methods of hidden periodicities analysis     3.3.2 Theory and methods of spectral density estimationsPART TWO Case Studies in Time Series Analysis　Case I.Digital Processing of a Dynamic Marine Gravity Meter　　1.Problem statement and working diagram of a dynamic marine gravity meter　　2.The first test for solving the problem　　3.Design a new digital filter under Min-Max criterion　　4.The frequency rectification by filtering　　5.Practical checking in the prospecting field of the East Sea of China　Case II.Digital Filters Design by Maximum Entropy Modelling　　1.Problem statement　　2.Design the filter by maximum entropy modelling　　3.A practical filter design　Case III.The Spectral Analysis of the Visual Evoked Potentials of Normal and Congenital Dull Children (Down's disease)　　1.Introduction　　2.Spectral analysis of VEP records for dull and normal children　　3.Statistical analysis for detection of characteristics　　4.Physiological interpretation　Appendix III　Case IV.Statistical Analysis of VEP and AI by the Principal Component Analyis of Time Serise in Frequency Domain   Case V.Periodicity Analysis of LH Release in Isolated Pituitary Gland by Hidden Frequency Analysis  Case VI.Statistical Detection of Uranian Ring Signnals from the Light Curve of Photoelectric Observation  Case VII.On the Forecasting of Freight Transportation by a New Model Fitting Procedure of Time Series  Case VIII.The Water Flow Prediction in Xiang River  Case IX.Miscellaneous Cases StudyBibliography Subject Index

用户评论 (总计3条)

•   这本书比较重理论，比较深，不适合象我这样的菜鸟用．可能对时间序列理论和实务已经比较了解的人会有一定的参考价值．基本上很少涉及程序方面的操作，所以真正要了解如何进行时间序列的实务操作，可能不能依靠这本书．不过，时间序列本身就比较艰深，讲该方面程序的书也很少，就这点而言，本书作者毕竟在荒漠中给读者一些启发，这是很可贵的．
•   时间序列方面读之有益
•   全书分为理论和实例两部分,前面的理论部分太旧,也说得很简单,后面的实例没有提练,感觉就是几篇论文堆在一起,如果写论文查不到作者所发表的时序分析的论文的话,倒可以买.