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深度學習
應用時間序列分析——基于Python 版權信息
- ISBN：9787503799631
- 條形碼：9787503799631 ; 978-7-5037-9963-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用時間序列分析——基于Python 內容簡介
時間序列分析是統計學非常重要的一個分支，它遵循統計學基本原理，利用樣本信息估計總體性質。但是由于時間的不可重復性，大多數時間序列的觀察樣本有且只有一個。這種特殊的數據結構使得時間序列分析具有獨特且自成體系的一套分析方法。 《應用時間序列分析——基于Python》旨在介紹時間序列分析的基本概念、原理及模型，涵蓋了時間序列分析中*基本的線性模型及非線性模型。全書共有七章，可作為一個學期的課程教材，供高等院校統計學、經濟學等專業本科生和研究生使用。 該書使用Python作為數據分析軟件。該書特色之一在于采用模型、數據雙向分析：一，從模型出發，模擬過程。通過對模擬數據的直觀分析，反射出模型的理論屬性；二，從數據出發，擬合模型。通過對實際數據的分析，從多角度挖掘數據信息，擬合經驗模型。為了幫助讀者在學習理論知識的同時，能夠熟練掌握Python中時間序列的分析過程，該書在每一章的案例分析中，給出并詳細說明每一步分析對應的代碼及輸出結果。
應用時間序列分析——基于Python 目錄
第1章 時間序列分析概論
1．1 時間序列
1．2 時間序列分析
1．3 時間序列分析的基本概念
1．4 時間序列分析的一般步驟
1．5 時間序列分析軟件——Python簡介
1．6 習題
第2章 平穩時間序列模型
2．1 自回歸模型
2．2 移動平均模型
2．3 自回歸移動平均模型
2．4 平穩時間序列模型的特征
2．5 平穩時間序列模型的建立
2．6 Pandit-Wu建模方法
2．7 案例分析
2．8 習題
第3章 非平穩時間序列模型
3．1 非平穩時間序列
3．2 無季節效應的非平穩時間序列模型
3．3 ARIMA模型的建立
3．4 有季節效應的非平穩時間序列模型
3．5 季節ARIMA模型的建立
3．6 案例分析
3．7 習題
第4章 時間序列的預測
4．1 *小均方誤差預測
4．2 平穩時間序列的預測
4．3 非平穩時間序列的預測
4．4 案例分析
4．5 習題
第5章 多元時間序列分析
5．1 向量平穩時間序列
5．2 VAR（p）模型
5．3 傳遞函數模型
5．4 協整與誤差修正模型
5．5 案例分析
5．6 習題
第6章 條件異方差模型
6．1 條件期望與無條件期望
6．2 ARCH模型
6．3 GARCH模型
6．4 GARCH模型的建立
6．5 GARCH類模型的擴展
6．6 案例分析
6．7 習題
第7章 門限自回歸模型
7．1 門限自回歸模型
7．2 門限自回歸模型的建立
7．3 門限自回歸模型的擴展形式
7．4 案例分析
7．5 習題
參考文獻
附錄
1．1 時間序列
1．2 時間序列分析
1．3 時間序列分析的基本概念
1．4 時間序列分析的一般步驟
1．5 時間序列分析軟件——Python簡介
1．6 習題
第2章 平穩時間序列模型
2．1 自回歸模型
2．2 移動平均模型
2．3 自回歸移動平均模型
2．4 平穩時間序列模型的特征
2．5 平穩時間序列模型的建立
2．6 Pandit-Wu建模方法
2．7 案例分析
2．8 習題
第3章 非平穩時間序列模型
3．1 非平穩時間序列
3．2 無季節效應的非平穩時間序列模型
3．3 ARIMA模型的建立
3．4 有季節效應的非平穩時間序列模型
3．5 季節ARIMA模型的建立
3．6 案例分析
3．7 習題
第4章 時間序列的預測
4．1 *小均方誤差預測
4．2 平穩時間序列的預測
4．3 非平穩時間序列的預測
4．4 案例分析
4．5 習題
第5章 多元時間序列分析
5．1 向量平穩時間序列
5．2 VAR（p）模型
5．3 傳遞函數模型
5．4 協整與誤差修正模型
5．5 案例分析
5．6 習題
第6章 條件異方差模型
6．1 條件期望與無條件期望
6．2 ARCH模型
6．3 GARCH模型
6．4 GARCH模型的建立
6．5 GARCH類模型的擴展
6．6 案例分析
6．7 習題
第7章 門限自回歸模型
7．1 門限自回歸模型
7．2 門限自回歸模型的建立
7．3 門限自回歸模型的擴展形式
7．4 案例分析
7．5 習題
參考文獻
附錄
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