图书介绍
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- 张树京，齐立心编著 著
- 出版社： 清华大学出版社；北方交通大学出版社
- ISBN：7810821369
- 出版时间：2003
- 标注页数：176页
- 文件大小：7MB
- 文件页数：185页
- 主题词：时间序列分析－高等学校－教材
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图书目录
第1章 动态数据预处理1
1.1 平稳性检验1
1.2 正态性检验5
1.3 独立性检验11
1.4 周期性检验12
1.5 趋势项检验13
1.6 小结20
习题21
第2章 时间序列模型24
2.1 线性平稳模型24
2.2 自回归模型（AR模型）29
2.3 滑动平均模型（MA模型）36
2.4 自回归-滑动平均混合模型（ARMA模型）39
2.5 时间序列模型的特征函数43
2.5.1 偏相关函数43
2.5.2 格林函数（G函数）46
2.5.3 逆函数（I函数）48
2.6 非平稳的时间序列模型49
2.6.1 ARIMA模型49
2.6.2 IMA模型54
2.7 小结57
习题58
第3章 模型参数估计60
3.1 样本参数估计60
3.1.1 样本均值60
3.1.2 样本方差61
3.1.3 样本自相关63
3.1.4 样本功率谱64
3.2 模型参数的相关矩估计66
3.2.1 AR模型参数的矩估计67
3.2 2 MA模型参数的矩估计73
3.2.3 ARMA模型参数的矩估计76
3.3 最小二乘估计（LS估计）78
3.3.1 最小二乘方法78
3.3.2 AR模型参数的LS估计80
3.3.3 ARMA模型参数的LS估计81
3.4 最小方差估计（LMS估计）84
3.4.1 最小方差方法84
3.4.2 模型参数的LMS估计85
3.5 最大似然估计（ML估计）87
3.5.1 最大似然方法87
3.5.2 模型参数的ML估计88
3.6 最大熵估计90
3.6.1 最大熵准则90
3.6.2 AR模型参数的最大熵估计92
3.7 小结93
习题94
第4章 模型定阶方法97
4.1 偏相关定阶法97
4.2 白度检验定阶法102
4.2.1 自相关检验法102
4.2.2 卡埃检验法102
4.3 F检验定阶法105
4.4 准则函数定阶法112
4.4.1 最小预报误差准则（FPE准则）112
4.4.2 最小信息准则（AIC准则）114
4.4.3 BIC准则115
4.5 信息熵定阶法117
4.6 小结120
习题121
第5章 时间序列建模123
5.1 模型识别123
5.1.1 平稳性数据的模型识别123
5.1.2 季节性数据的模型识别125
5.1.3 趋势性数据的模型识别128
5.1.4 异常数据的模型识别130
5.2 波克斯-詹金斯建模方法132
5.3 潘迪特-吴贤铭建模方法137
5.4 长自回归、白噪化建模方法144
5.5 小结146
习题147
第6章 时间序列应用149
6.1 时间序列预测模型149
6.2 模型谱估计156
6.3 自适应滤波算法168
6.4 小结174
习题175
参考文献176