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肖枝洪 、 郭明月 著 / 武汉大学出版社 / 2012-02 / 平装
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上书时间2022-07-18
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高等学校本科生教材:列分析与SAS应用(第2版)
时间序列分析是数理统计的一个分支。它是一种利用具有“时序特性”的观测数据,根据研究对象的统计特征发掘其内在规律并建立动态模型,再对所建立的动态模型进行模式识别、参数估计和检验,然后以此模型为依据对序列的未来发展或动态进行合理的预测和控制的统计方法。在工程技术、经济管理、气象学、地球物理学等方面有着广泛的应用。
SAS软件是国际上流行的统计分析的标准软件。《高等学校本科生教材:列分析与SAS应用(第2版)》只介绍与时间序列有关的程序编写和结果分析
《高等学校本科生教材:列分析与SAS应用(第2版)》主要介绍时间序列的概念、异常点的诊断、自相关分析、偏自}目关分析、时序模型的识别、时序模型的参数估计与检验及其预报,同时也对检验模型平稳性的单位根检验方法、条件异方差模型、传递函数模型、干预模型及误差修正模型进行了介绍。本书既可以作为统计专业、应用数学专业、信息与计算科学专业、经济管理专业和工程技术专业的本科生教材,也可以作为科技工作者的参考书。
1时间序列的基本知识1.1时间序列概念1.2SAS介绍1.2.1SAS的显示管理系统1.2.2SAS的程式结构1.2.3SAS程式的输入及运行1.2.4DATA语句1.2.5CARDS语句1.2.6INPUT语句1.2.7PROC语句1.2.8PRINT过程1.3时间序列的平稳性1.3.1统计特征1.3.2时间序列的平稳性1.3.3严平稳与宽平稳的关系1.3.4样本均值、方差、自协方差与自相关函数1.3.5平稳时间序列的意义1.4异常点检验与缺省值的补足1.4.1时间序列数据的采集1.4.2异常点的检验与处理1.4.3缺省值的补足1.5平稳性检验1.6纯随机性检验1.7方差的同质性检验1.7.1方差的同质性检验1.7.2方差的稳定性转换1.8差分运算与后移算子1.8.1差分运算1.8.2后移算子习题12稳时间序列2.1AR(p)模型2.1.1p阶自回归模型2.1.2p阶自回归模型的统计特性2.2MA模型2.2.1q阶移动平均模型2.2.2移动平均模型的统计特性2.3ARMA模型(AutoRegressionMovingAverageModel)2.3.1ARMA(p,g)模型2.3.2ARMA(p,q)模型的统计特性2.4ARMA模型的识别与参数估计2.4.1模型的初步识别2.4.2模型定阶2.4.3模型参数估计2.4.4模型的适应性检验和参数的显著性检验2.5平稳时间序列的预测2.6实例分析(I)习题23平稳时间序列的确定性分析3.1时间序列的分解3.1.1Cramer分解定理3.1.2确定性因素分解3.2长期趋势分析及预报3.2.1平滑法3.2.2趋势拟合法3.3季节变动分析及预报3.3.1季节变动及其测定目的3.3.2季节变动分析及预测的原理与方法3.4X-ll方法简介3.4.1X-ll方法的基本思想3.4.2X-ll方法习题34RIMA模型4.1平稳化方法4.1.1差分运算的实质4.1.2平稳化方法4.1.3过差分4.2ARIMA(p,d,q)模型4.2.1ARIMA(p,d,g)模型4.2.2ARIMA(p,d,q)模型的参数估计与预报4.3实例分析(Ⅱ)4.4条件异方差模型4.4.1模型介绍4.4.2拟合模型习题45递函数模型5.1传递函数模型5.2传递函数模型的识别5.3干预模型5.4协整5.4.1单整及其检验(Integration)5.4.2协整及其检验(Cointegration)5.4.3误差修正模型(EICM)刁题5附表参考文献
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开播时间:09月02日 10:30