時間序列分析與SAS應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:194

译者:

出版時間:2009-1

價格:20.00元

裝幀:

isbn號碼:9787307067806

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計
• sas
• 時間序列
• 時間序列分析
• SAS
• 統計建模
• 數據分析
• 計量經濟學
• 預測
• SAS編程
• 金融分析
• 商業分析
• 數據挖掘

《時間序列分析與SAS應用》是一本緻力於為讀者提供全麵、深入的時間序列分析理論知識和實踐技能的專著。本書聚焦於利用SAS這一強大的統計分析軟件，係統地闡述瞭時間序列數據處理、模型構建、參數估計、模型診斷以及預測等核心環節。 第一部分：理論基礎與數據準備 本書首先從時間序列分析的基本概念入手，清晰地界定瞭時間序列數據的特性，如自相關性、平穩性、季節性、趨勢性等。我們將帶領讀者理解時間序列分析在經濟、金融、氣象、工程等眾多領域的重要應用價值。 在理論層麵，我們將深入探討平穩時間序列的概念，包括嚴平穩和寬平穩的定義及其區彆，並介紹檢驗平穩性的方法，如自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖的繪製與解讀，以及統計檢驗方法。 接著，本書將詳盡闡述非平穩時間序列的處理方法。我們會詳細講解差分（包括一階差分、季節差分）的原理和應用，以及單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）在判斷時間序列平穩性中的關鍵作用。 數據準備是任何分析的基石。本書將花費大量篇幅指導讀者如何使用SAS進行時間序列數據的預處理。這包括： 數據導入與清洗： 從各種格式（如CSV, Excel, 數據庫）導入數據，處理缺失值、異常值，以及數據格式的轉換。 時間序列對象的創建與管理： 利用SAS的PROC TSProcedure等工具，創建和管理時間序列數據集，進行時間戳的對齊和重采樣。 描述性統計與可視化： 繪製時間序列圖，直觀展現數據的趨勢、季節性和周期性；計算均值、方差、協方差等描述性統計量，為後續建模提供初步認識。 第二部分：經典時間序列模型 本書的核心內容之一是詳細介紹各類經典時間序列模型。我們將結閤SAS的實際操作，引導讀者理解每種模型的原理、適用條件和優缺點。 ARIMA模型傢族： 自迴歸模型（AR(p)）： 講解自迴歸模型的基本思想，即當前觀測值與過去p個觀測值之間的綫性關係。通過SAS實例，演示如何確定AR模型的階數p，以及如何使用SAS的PROC ARIMA進行模型擬閤和參數估計。 移動平均模型（MA(q)）： 闡述移動平均模型，即當前觀測值是過去q個隨機擾動項的綫性組閤。講解如何使用SAS的PROC ARIMA進行MA模型的擬閤和參數估計。 自迴歸移動平均模型（ARMA(p,q)）： 結閤AR和MA模型的特點，介紹ARMA模型，它能夠更有效地捕捉時間序列的依賴結構。本書將重點介紹如何利用ACF和PACF圖來識彆ARMA模型的階數，並通過SAS進行模型識彆、估計和檢驗。 季節性ARIMA模型（SARIMA）： 隨著全球經濟一體化和數據分析的深入，季節性因素在許多時間序列數據中扮演著重要角色。本書將詳細介紹季節性ARIMA模型（SARIMA），包括其非季節性部分和季節性部分的構建，以及如何在SAS中實現SARIMA模型的擬閤和預測。我們會重點關注季節性差分、季節性AR和MA項的識彆與估計。 差分整閤移動平均自迴歸模型（ARIMAX）： 考慮到外部變量對時間序列可能産生的影響，我們將引入ARIMAX模型，該模型將外部迴歸量納入ARIMA模型框架。本書將指導讀者如何在SAS中構建和使用ARIMAX模型，分析協變量的影響，並進行預測。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間模型基礎： 介紹狀態空間模型的概念，將其作為一種通用的時間序列建模框架，能夠靈活地處理各種復雜的時間序列結構，如時變參數、缺失數據等。 卡爾曼濾波及其應用： 深入講解卡爾曼濾波算法，這是處理綫性高斯狀態空間模型的核心工具。本書將展示如何利用SAS的PROC STATESPACE和PROC KALMAN等過程，實現狀態估計、參數估計和模型預測。我們將討論卡爾曼濾波在跟蹤、估計和預測中的實際應用。 指數平滑法： 簡單指數平滑（SES）： 介紹最基礎的指數平滑方法，適用於無趨勢和季節性的時間序列。 霍爾特綫性趨勢模型（Holt's Linear Trend Method）： 擴展到能夠處理具有趨勢的時間序列。 霍爾特-溫特斯季節性模型（Holt-Winters Seasonal Method）： 進一步考慮季節性因素，適用於具有趨勢和季節性的時間序列。 SAS中的指數平滑應用： 利用SAS的PROC ETS (Exponential Smoothing) 過程，讀者可以方便地實現不同類型的指數平滑模型，並進行預測。本書將詳細解析SAS輸齣結果，並指導讀者選擇最適閤的模型。 第三部分：模型診斷與選擇 構建模型隻是第一步，模型的有效性還需要嚴格的診斷和選擇。本書將重點介紹模型診斷的方法，並探討模型選擇的準則。 殘差分析： 詳細介紹對模型殘差進行分析的方法，包括繪製殘差圖（時序圖、ACF、PACF圖）、檢驗殘差的白噪聲性質（如Ljung-Box檢驗）。通過SAS輸齣，指導讀者判斷模型是否充分捕捉瞭序列的依賴結構。 信息準則： 講解赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）等模型選擇標準，以及如何在SAS中獲得這些信息，並利用它們在多個備選模型中進行最優選擇。 模型比較： 介紹如何通過比較模型的擬閤優度、預測精度等指標，來選擇最佳的時間序列模型。 第四部分：時間序列預測 時間序列分析的最終目標往往是預測未來的值。本書將深入探討各種預測方法，並展示如何在SAS中實現。 點預測與區間預測： 區分點預測（對未來某個時間點值的預測）和區間預測（對未來某個時間段內值可能變化的範圍的預測）。 多步預測： 介紹如何進行一步預測和多步預測，以及多步預測的精度如何隨著預測步數的增加而下降。 SAS中的預測實現： 利用SAS的PROC ARIMA, PROC STATESPACE, PROC ETS等過程，指導讀者生成未來的預測值，並計算預測區間。我們將討論如何評估預測的準確性，例如使用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等指標。 第五部分：高級主題與SAS實踐 除瞭經典模型，本書還將觸及一些更高級的時間序列分析主題，並貫穿SAS的實踐應用。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 針對多個相互關聯的時間序列，介紹VAR模型，能夠捕捉多個變量之間的動態關係。本書將講解VAR模型的構建、估計、診斷和預測，並通過SAS實例展示其應用。 格蘭傑因果檢驗： 介紹格蘭傑因果檢驗，用於判斷一個時間序列是否能夠“格蘭傑”地預測另一個時間序列。 異常檢測與重構： 討論時間序列中的異常值如何影響模型，以及如何使用SAS進行異常檢測和數據重構。 實戰案例分析： 本書將提供一係列基於真實數據的案例研究，涵蓋金融市場的預測、經濟指標的分析、工業生産的監控等。每個案例都將詳細展示如何運用SAS一步步完成整個時間序列分析流程。 SAS應用貫穿始終 貫穿全書的SAS應用部分，將詳細介紹： SAS宏（Macros）： 如何編寫和使用SAS宏來自動化重復性的分析任務，提高工作效率。 SAS過程（Procedures）： 深入講解SAS中與時間序列分析相關的核心過程，如PROC ARIMA, PROC STATESPACE, PROC ETS, PROC AUTOREG, PROC MODEL等。 SAS數據集操作： 熟練掌握SAS數據集的創建、管理、閤並、分割等基本操作，為時間序列數據分析奠定基礎。 SAS圖形（Graphics）： 利用SAS/GRAPH或其他圖形工具，創建高質量的時間序列圖、殘差圖等可視化圖形，直觀展示分析結果。 《時間序列分析與SAS應用》旨在成為一本兼具理論深度和實踐指導價值的參考書。無論您是統計學、經濟學、金融學等領域的學生，還是需要在工作中處理時間序列數據的研究人員或工程師，本書都將為您提供堅實的理論基礎和強大的SAS工具支持，幫助您高效、準確地分析和預測時間序列數據。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對工具類的書籍通常持保留態度，因為軟件界麵更新迭代太快，書上的截圖可能很快就過時瞭。但這本書的價值顯然超越瞭單純的軟件操作指南。它更像是一本關於“如何像一個時間序列專傢一樣思考”的入門手冊。作者對模型選擇的權衡標準闡述得極為細緻，ARMA、ARIMA，到後來的季節性模型，每一步的推導邏輯都清晰可見。更重要的是，書中對模型診斷和殘差分析的重視程度，讓我意識到瞭盲目擬閤的危險性。我以前總想著跑齣結果就算完事，這本書讓我明白，殘差分析纔是判斷模型優劣的試金石。那種嚴謹的態度，讓我對自己過去的數據處理方法産生瞭深刻的反思。這種對分析精度的執著，是這本書最讓我敬佩的地方，它教會我的不僅僅是技術，而是一種科學的審慎精神。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的，我這人對數據分析一直心存敬畏，特彆是涉及到時間這個維度的時候，總覺得難以捉摸。市麵上很多統計學的書，要麼過於理論化，一堆公式看得我頭大，要麼就是針對某個軟件的教程，講解得太淺顯，根本吃不透背後的邏輯。然而，這本書的切入點非常巧妙。它沒有一上來就拋齣復雜的數學模型，而是用非常貼近實際的案例，一步步引導讀者理解時間序列數據特有的性質——自相關、趨勢、周期性這些概念，通過生動的比喻和圖示，讓我這個初學者也能輕鬆領會其精髓。尤其是對季節性分解那部分的講解，作者的處理方式讓我豁然開朗，不再是機械地套用公式，而是真正理解瞭如何將復雜的時間序列分解成可分析的組成部分。這種深入淺齣、兼顧理論與實踐的寫作風格，極大地增強瞭我的學習信心，感覺自己終於有瞭一把解開時間奧秘的鑰匙。閱讀過程中，我甚至感覺作者就像一位經驗豐富、耐心十足的導師，隨時在我身邊提供指導。

评分☆☆☆☆☆

我接觸的很多數據分析書籍，要麼是算法堆砌，要麼就是工具羅列，讀完後總覺得少瞭點“靈魂”。這本書的獨特之處在於，它在講解技術的同時，非常注重對“為什麼”的探討。比如，在討論平穩性這個核心概念時，作者不僅展示瞭如何檢驗，更深入地剖析瞭為什麼非平穩序列需要進行差分處理，以及差分操作在信息層麵的意義。這種追根溯源的講解方式，讓我對模型的選擇和假設有瞭更深刻的認識。我特彆欣賞作者在案例選擇上的匠心獨運，它們不僅僅是教科書式的例子，而是充滿瞭現實生活的影子，無論是經濟數據的波動，還是環境監測的周期變化，都讓我能立刻聯想到自己工作中可能遇到的場景。閱讀體驗非常流暢，文字錶述精準有力，沒有一絲多餘的贅述，每一個段落都好像經過瞭精心的打磨，信息密度極高，但讀起來卻毫不費力，像是在聽一場結構嚴謹、層次分明的專業講座。

评分☆☆☆☆☆

我收藏瞭很多數據分析相關的書籍，但真正能讓我反復翻閱、每次都能有所收獲的，屈指可數。這本《時間序列分析與SAS應用》就是其中之一。它的魅力在於它構建瞭一個完整的分析閉環——從數據預處理的細節，到模型選擇的理論依據，再到最終的結果解釋與應用。我最欣賞的是，作者似乎完全理解非專業背景的讀者在麵對統計學時的那種焦慮感，所以，書中的語言風格極其剋製且專業，絕不使用故作高深的術語來粉飾太平，所有專業名詞的齣現都是為瞭精確地描述一個現象或方法。我拿它和同事交流時，能清晰地將書中學到的專業錶達應用到實際討論中，這極大地提升瞭我的專業形象和溝通效率。這本書，與其說是一本教程，不如說是一份可靠的、可以隨時查閱的“實戰手冊”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計堪稱一絕，它仿佛為不同階段的學習者設置瞭不同的“關卡”。初級讀者可以先紮實掌握基礎概念和常用模型，而進階讀者則可以深入研究更復雜的主題，比如多元時間序列或者狀態空間模型（雖然隻是提及），這保證瞭這本書的生命力和適用廣度。我個人尤其喜歡它在講解概念時的那種“鋪墊藝術”。例如，在介紹到某一個高級模型之前，作者總會先用一個更簡單、更容易理解的類比將核心思想描繪齣來，這使得復雜模型的學習麯綫變得異常平滑。閱讀起來完全沒有那種“被推著走”的被動感，反而是帶著探索欲主動去揭開下一個謎團。對於自學者而言，這種行文上的節奏感和連貫性，比任何華麗的辭藻都更具吸引力。

评分☆☆☆☆☆

工具書看

评分☆☆☆☆☆

還行

评分☆☆☆☆☆

sas例子不錯但不多，內容和教材差不多，稍細一點

评分☆☆☆☆☆

工具書看

评分☆☆☆☆☆

工具書看