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王燕 著 / 中国人民大学出版社 / 2012-12 / 平装
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上书时间2022-05-26
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应用时间序列分析(第三版)
《21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第3版)》选择的应用软件是SAS。在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列分析的模块:SAS/ETS(Econometric & Time Series)。同时,由于SAS系统具有一流的数据仓库功能,因此在进行海量数据的时间序列分析时具有其他统计软件无可比拟的优势。
为了帮助同学们在学习理论知识的同时熟练地掌握SAS/ETS软件的操作和分析技巧,《21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第3版)》在每一章后面都有一小节的内容详细介绍本章的分析方法在SAS软件上的实现。为使同学们更好地学习和操作,《21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第3版)》所有例题的数据、习题数据、例题的操作程序及上机指导程序都放在人大经管在线上,读者可免费下载。为了便于教师上课,本书特别制作了课件(PPT)及简要的习题参考答案,教师可上人大经管在线下载使用。
第1章 时间序列分析简介1.1 引言1.2 时间序列的定义1.3 时间序列分析方法1.3.1 描述性时序分析1.3.2 统计时序分析1.4 时间序列分析软件1.5 习题1.6 上机指导1.6.1 SAS操作界面1.6.2 创建时间序列SAS数据集1.6.3 时间序列数据集的处理第2章 时间序列的预处理2.1 平稳性检验2.1.1 特征统计量2.1.2 平稳时间序列的定义2.1.3 平稳时间序列的统计性质2.1.4 平稳时间序列的意义2.1.5 平稳性的检验2.2 纯随机性检验2.2.1 纯随机序列的定义2.2.2 白噪声序列的性质2.2.3 纯随机性检验2.3 习题2.4 上机指导2.4.1 绘制时序图2.4.2 平稳性与纯随机性检验第3章 平稳时间序列分析3.1 方法性工具3.1.1 差分运算3.1.2 延迟算子3.1.3 线性差分方程3.2 ARMA模型的性质3.2.1 AR模型3.2.2 MA模型3.2.3 ARMA模型3.3 平稳序列建模3.3.1 建模步骤3.3.2 样本自相关系数与偏自相关系数3.3.3 模型识别3.3.4 参数估计3.3.5 模型检验3.3.6 模型优化3.4 序列预测3.4.1 线性预测函数3.4.2 预测方差最小原则3.4.3 线性最小方差预测的性质3.4.4 修正预测3.5 习题3.6 上机指导3.6.1 模型识别3.6.2 参数估计3.6.3 序列预测第4章 非平稳序列的确定性分析4.1 时间序列的分解4.1.1 Wold分解定理4.1.2 Cramer分解定理4.2 确定性因素分解4.3 趋势分析4.3.1 趋势拟合法……第5章 非平稳序列的随机分析第6章 多元时间序列分析附录1附录2附录3参考文献
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开播时间:09月02日 10:30