Time Series Analysis and Its Applications

出版者:Springer

作者:Robert H. Shumway

页数:562

出版时间:2017-4-11

价格:GBP 69.99

装帧:Paperback

isbn号码:9783319524511

丛书系列:Springer Texts in Statistics

具体描述

The fourth edition of this popular graduate textbook, like its predecessors, presents a balanced and comprehensive treatment of both time and frequency domain methods with accompanying theory. Numerous examples using nontrivial data illustrate solutions to problems such as discovering natural and anthropogenic climate change, evaluating pain perception experiments using functional magnetic resonance imaging, and monitoring a nuclear test ban treaty.

The book is designed as a textbook for graduate level students in the physical, biological, and social sciences and as a graduate level text in statistics. Some parts may also serve as an undergraduate introductory course. Theory and methodology are separated to allow presentations on different levels. In addition to coverage of classical methods of time series regression, ARIMA models, spectral analysis and state-space models, the text includes modern developments including categorical time series analysis, multivariate spectral methods, long memory series, nonlinear models, resampling techniques, GARCH models, ARMAX models, stochastic volatility, wavelets, and Markov chain Monte Carlo integration methods.

This edition includes R code for each numerical example in addition to Appendix R, which provides a reference for the data sets and R scripts used in the text in addition to a tutorial on basic R commands and R time series.An additional file is available on the book’s website for download, making all the data sets and scripts easy to load into R.

读后感

这本书简洁清晰，有充足但不多余的例子和code。对初学者合适，用作有基础的人的参考书也合适。美中不足的是3.6 estimation of ARMA parameters讲的太混乱。如果只需要对estimation算法有个概念，看analysis of financial time series 相应章节。time series初学者读这本书的话...

硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

这本书简洁清晰，有充足但不多余的例子和code。对初学者合适，用作有基础的人的参考书也合适。美中不足的是3.6 estimation of ARMA parameters讲的太混乱。如果只需要对estimation算法有个概念，看analysis of financial time series 相应章节。time series初学者读这本书的话...

用户评价

当我第一次翻开这本书时，就被它严谨的学术风格和详尽的案例分析所吸引。作为一名在生物信息学领域工作的研究者，我经常需要处理复杂的基因表达时间序列数据，以理解基因在不同时间点的表达模式变化，以及它们在疾病发生发展过程中的作用。这本书中关于自相关和偏自相关的详细解释，以及如何利用它们来识别时间序列中的依赖关系，为我理解基因表达调控网络提供了重要的理论基础。我曾尝试过直接对几千个基因的表达数据进行建模，但发现由于数据维度过高，传统的分析方法效果并不理想。这本书中关于多变量时间序列分析，特别是向量自回归（VAR）模型和主成分分析（PCA）在处理高维时间序列数据时的应用，对我来说非常有帮助。我打算利用这些技术来识别在特定条件下（例如药物处理或疾病发作）发生协同表达的基因群，并探索这些基因群之间的相互作用机制。此外，书中关于时间序列的谱分析章节，也为我提供了一种新的视角来分析基因表达数据的周期性模式，例如昼夜节律基因的表达变化。理解这些周期性模式对于揭示基因调控的生物钟机制至关重要。

这本书是一部令人惊叹的学术著作，它的内容深度和广度都足以满足最挑剔的读者。我尤其欣赏作者在讲解非参数时间序列方法时的细致入微。作为一名在医疗健康领域进行数据分析的科学家，我经常需要处理一些具有复杂非线性关系的生物医学时间序列数据，例如心电图（ECG）信号或脑电图（EEG）信号。这些数据往往难以用传统的参数模型来准确描述。这本书中对核密度估计、局部多项式回归等非参数方法的介绍，为我提供了处理这类数据的有效工具。我曾尝试过使用传统的平滑技术来处理EEG信号中的噪声，但效果并不理想，而且无法捕捉到信号中复杂的瞬时特征。这本书中对基于核函数的平滑方法以及局部回归方法的详细阐述，以及它们在处理高维、非线性时间序列数据时的优势，对我来说具有极大的启发意义。此外，书中关于时间序列聚类和分类的章节，也为我提供了分析大量患者生理数据，并从中识别不同疾病亚型或预测疾病进展的思路。通过对EEG信号进行聚类分析，我曾尝试识别出患有不同类型癫痫的患者，并建立预测模型来预测发作的频率和严重程度。我相信这本书将为我提供更先进、更 robust 的算法和方法，帮助我更深入地理解疾病的发生机制，并为个性化治疗方案的制定提供科学依据。

这本书的深度和内容的全面性让我印象深刻。作为一名在气候科学领域工作的研究人员，我经常需要分析长时间的气候序列数据，例如温度、降雪量、降雨量等，并试图理解这些数据背后的模式和趋势，以及预测未来的气候变化。这本书中关于时间序列去趋势、季节性调整以及平滑方法的详细介绍，为我处理和理解这些复杂的长期数据集提供了关键的工具。我曾尝试过直接对气温数据进行分析，但很快发现其中包含着明显的长期上升趋势和季节性波动，这些成分会掩盖掉一些更细微但可能更重要的变化。本书中关于Loess平滑和Savitzky-Golay滤波等方法的讨论，以及它们在去除噪声和保留真实信号方面的优势，对我来说是非常宝贵的。我曾尝试过使用简单的线性模型来拟合全球平均气温的变化，但发现模型无法捕捉到数据中存在的非线性变化和周期性模式。书中关于状态空间模型和卡尔曼滤波在处理具有潜在非线性成分的时间序列数据时的强大能力，为我提供了新的研究思路。我打算利用这些技术来分析不同地理区域的气候变化模式，并尝试识别导致这些变化的潜在驱动因素，例如温室气体排放、太阳辐射的变化等。

在我看来，这本书是理解和掌握时间序列分析的理想起点，也是进阶学习的宝贵资源。它的语言清晰易懂，即使是复杂的概念，作者也能够用一种非常直观的方式来解释。我作为一名在市场营销领域工作的分析师，需要不断分析各种营销活动（如广告投放、社交媒体推广）对销售额的影响，并预测未来的销售趋势。这本书中关于时间序列回归分析和趋势分析的章节，为我提供了强大的工具。我曾使用过简单的线性回归模型来分析广告投入与销售额之间的关系，但发现模型忽略了时间序列数据中固有的自相关性和滞后效应。这本书中对包含滞后变量的回归模型以及时间序列交叉验证的详细介绍，让我能够构建更准确、更具有预测能力的营销模型。我尤其对书中关于脉冲响应函数（IRF）和方差分解的讲解印象深刻，这能够帮助我量化不同营销渠道对销售额的短期和长期影响，并评估不同因素对销售预测不确定性的贡献。这对于我优化广告预算分配和制定更有效的营销策略至关重要。我曾为如何科学地评估不同社交媒体平台上的推广活动效果而苦恼，模型需要能够区分直接的销售转化和品牌知名度的提升，以及不同平台之间的协同效应。这本书提供的多变量时间序列分析方法，特别是VAR模型和其变种，将有助于我构建一个综合性的营销效果评估框架，从而更精确地衡量每一项营销投入的ROI。

这本书给我的感觉是，它不仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进时间序列分析的广阔世界。我特别喜欢作者在书中提到的许多实用技巧和注意事项，这些都是在实际操作中非常重要的。我是一名初级量化交易员，我的工作就是利用历史数据来预测股票价格的变动，并制定交易策略。时间序列分析是我工作的核心。这本书中对特征工程在时间序列分析中的作用的强调，让我意识到仅仅应用模型是不够的，还需要从原始数据中提取有意义的特征。书中关于创建滞后变量、移动平均、指数加权移动平均等特征的详细介绍，为我提供了构建更强大预测模型的思路。我曾尝试过直接将历史价格数据输入到预测模型中，但效果并不理想，因为模型无法有效地捕捉到价格波动的动量和均值回归的特征。这本书中关于波动率建模（如ARCH/GARCH）以及如何利用这些模型来预测未来风险的讲解，对我来说是至关重要的。我需要评估每一笔交易的潜在风险，并在风险可控的前提下追求更高的收益。书中提供的关于风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的计算方法，以及它们在时间序列模型中的应用，将为我提供更精确的风险度量工具，从而帮助我构建更稳健的交易组合。

我是一位资深的市场研究分析师，在我的职业生涯中，我见证了数据分析方法论的不断演进。尤其是在消费者行为预测和宏观经济趋势分析方面，时间序列数据扮演着至关重要的角色。当我拿到这本《Time Series Analysis and Its Applications》时，我立刻感受到了它厚重且严谨的学术气息。这本书的结构设计非常合理，它并没有仅仅停留在理论的堆砌，而是巧妙地将理论知识与实际应用案例相结合。我特别欣赏作者在阐述各种时间序列模型时，不仅深入浅出地解释了模型的数学原理，还提供了大量的实际数据集分析范例。例如，在讲解状态空间模型时，作者不仅仅是罗列了卡尔曼滤波的公式，更是通过一个实际的经济数据分析案例，展示了如何利用状态空间模型来估计隐藏的经济变量，并对未来的经济走势进行预测。这本书中对异常值检测和处理的章节也给我留下了深刻的印象，这在实际数据分析中往往是一个棘手的难题，而本书提供了多种鲁棒的解决方案，这对于我处理受噪声干扰的真实世界数据非常有帮助。我曾经在处理销售数据时，因为一些突发事件（如促销活动或季节性折扣）导致数据出现明显的异常波动，而传统的分析方法往往无法有效区分这些异常点和真实趋势。我相信这本书中的方法能够帮助我更准确地识别和处理这些异常情况，从而提高预测的准确性。此外，书中关于时间序列异常检测和变化点检测的讨论，也为我理解和分析市场动态提供了新的视角，尤其是在识别竞争对手的营销策略变化或宏观经济政策调整对市场的影响时，这些技术将非常有用。

从一名统计学博士生的角度来看，这本书无疑是一部非常出色的时间序列分析领域的百科全书。它的内容涵盖了从基础理论到前沿研究的方方面面，而且对每一个概念的解释都力求精确和透彻。我尤其喜欢作者在介绍各种模型的推导过程中，所展现出的逻辑严谨性和数学功底。例如，在讲解ARCH/GARCH模型时，作者不仅详细阐述了其在波动率建模方面的优势，还提供了对其变种和扩展的深入探讨，这对于理解金融市场中的风险管理具有重要的理论意义。我曾遇到过需要对金融资产的风险进行建模和预测的问题，而传统的模型在捕捉市场波动性的簇状现象方面存在不足，ARCH/GARCH系列模型提供了很好的解决方案。这本书不仅提供了这些模型的基本原理，还深入分析了它们的优缺点以及在不同金融场景下的适用性，这对于我进行学术研究和撰写论文提供了坚实的理论基础。另外，书中对时间序列的因果关系分析，特别是Granger因果检验的详细介绍，也让我受益匪浅。在我的研究中，我经常需要探究不同经济变量之间的相互影响，而Granger因果关系分析是理解这种动态关系的关键工具。这本书对Granger因果检验的理论基础、假设条件以及实际应用进行了深入的剖析，这有助于我更准确地进行因果推断，并避免因混淆相关性和因果性而导致的误导性结论。

这本书的装帧设计就足够吸引我了，深沉的蓝色封面上，“Time Series Analysis and Its Applications”几个大字采用了烫金工艺，在光线下闪烁着低调而有质感的光芒。我是一名刚入行的数据科学家，虽然在课堂上接触过时间序列分析的一些基础概念，但总觉得理论与实践之间存在一道难以逾越的鸿沟。偶然间在书店翻到这本书，它厚实的份量和专业的排版就让我眼前一亮。我尤其喜欢它在章节安排上的循序渐进，从最基础的平稳性检验、自相关函数开始，逐步深入到ARIMA模型、状态空间模型，再到更前沿的非参数方法和机器学习在时间序列中的应用。我花了整整一个下午的时间，在书店里仔细翻阅了几个关键章节，比如关于季节性分解的讨论，作者不仅给出了几种不同的分解方法，还详细解释了它们各自的优缺点以及适用场景。更让我惊喜的是，书中的每一个模型都配有清晰的数学推导和直观的图示，这对于我这种需要“看到”模型如何运作才能真正理解的人来说，简直是福音。我迫不及待地想把它带回家，然后逐字逐句地去啃读。我预测，这本书将成为我案头必备的参考书，我打算在接下来的一年里，把它从头到尾系统地学习一遍，并结合我实际项目中的数据进行验证和实践。我非常期待它能够帮助我建立起对时间序列分析更系统、更深入的理解，从而解决我在工作中遇到的各种挑战，特别是在金融预测和供应链优化领域，时间序列分析的应用至关重要。我曾为如何有效地捕捉股票价格的短期波动而苦恼，也曾在预测零售商的季度需求时犯过错误，我相信这本书中的方法和案例分析能够为我提供宝贵的见解和切实可行的解决方案。

作为一名在供应链领域工作的工程师，我深刻体会到准确预测需求对于优化库存、降低成本以及提升客户满意度的重要性。这本书《Time Series Analysis and Its Applications》的到来，无疑为我提供了一套强大的工具箱。书中关于季节性预测和趋势预测的章节，以及对各种预测模型（如指数平滑法、ARIMA模型）的详尽讲解，让我能够更有效地处理我日常工作中遇到的各种复杂的需求模式。我曾经为如何精确预测季节性商品的销量而头疼，比如在某个特定季节，服装的销量会突然飙升，而在其他季节则相对平淡，传统的线性模型很难捕捉到这种周期性波动。这本书中对于季节性ARIMA模型（SARIMA）的详细介绍，以及如何处理多种季节性成分，给我提供了全新的思路。此外，书中关于多变量时间序列分析的章节，特别是在讲解向量自回归（VAR）模型时，让我认识到可以同时考虑多个影响因素（如促销活动、宏观经济指标、竞争对手价格等）来提高需求预测的准确性。我曾尝试过将促销活动的投入和历史销售数据结合起来进行预测，但效果并不理想，因为需要同时考虑多个变量之间的动态关系。这本书提供的VAR模型和相关分析方法，将帮助我构建更全面的预测模型，从而更有效地管理供应链的各个环节。

这本书的内容质量和结构组织都达到了极高的水准。作为一名在教育领域工作的研究者，我经常需要分析学生的学习行为数据，例如在线课程的学习时长、作业提交频率、测验成绩等，以理解学习过程中的动态变化，并预测学生的学业表现。这本书中关于时间序列分解和异常值检测的章节，为我处理和分析这些非标准的、可能包含许多人为干扰的学习行为数据提供了有力的工具。我曾尝试过分析学生在学习过程中的活跃度变化，但发现数据中存在大量的“缺勤”记录，以及一些学生在短时间内大量学习然后突然停止的模式。本书中关于缺失值填充技术以及识别和处理“爆发式”学习行为的讨论，对我来说非常有价值。我打算利用这些技术来识别可能存在学习困难或学习兴趣下降的学生，并为他们提供及时的干预和支持。此外，书中关于时间序列分类和预测的章节，也为我提供了一种新的思路来预测学生是否可能在课程中取得成功，或者是否存在辍学的风险。通过分析学生在学习初期的行为模式，我希望能构建一个早期预警系统，从而提高学生的学习成功率。