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『簡體書』时间序列分析习题指导和语言实战 王沁 含习题指导 R语言Python实战

書城自編碼: 4187218
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 王沁, 黄磊, 编著
國際書號(ISBN): 9787577405551
出版社: 西南交通大学出版社
出版日期: 2025-10-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 148

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內容簡介:
本书为是作者所著的《时间序列分析》一书关于习题指导和软件实战的配套教材,包括两大部分,第一部分是习题指导,强化时间序列分析的基本理论、基本方法及各知识点的联系与综合方面的训练,突出统计理论的掌握与运用。第二部分是R语言实战。以一些实际生产、生活中的数据集为基础,将时间序列分析的理论和方法借助R语言具体实现,通过图表形象地展现出来。第三部分是Python语言实战,将时间序列分析的理论和数据挖掘方法结合,借助Python语言具体实现,通过图表形象地展现出来。在习题指导部分,按照从易到难、从低到高、从简入繁的途径,渐次使学生掌握和巩固时间序列分析的理论知识;在R语言的实际运用方面,强调对真实的时间序列数据进行分析,全程使用R语言分析多个科学领域的实际数据,特别是金融和经济数据的例子,突出理论与实践相结合、方法论与实践论相结合,均衡时间序列分析的理论与应用,将概念、理论、软件与计算融为一体。在Python语言的实际运用方面,强调时间序列和数据挖掘方法的融合。
目錄
第一章 习题指导 1
第一节 格林函数及其逆函数的求解 1
第二节 ARMA模型的自相关函数和偏相关函数 16
第三节 ARMA模型的参数估计和预测 27
第四节 确定性分析和随机性分析 43
第二章 基于R语言的时间序列分析 50
第一节 R语言简介 50
第二节 基于R语言的ARMA模型建模与预测 52
第三节 基于R语言的确定性分析与预测 68
第四节 基于R语言的乘积季节模型建立 78
第五节 GARCH模型建模与风险价值分析 86
第三章 基于Python语言的时间序列分析 102
第一节 Python语言简介 102
第二节 平稳时间序列的模拟、建模和预测 103
第三节 基于ARMA-MLP模型的PM2.5浓度预测 114
第四节 基于ARMA-LSTM模型对AQI的预测 127
第五节 基于STL-XGBoost模型的社会消费品零售总额分析与预测 131
第六节 基于PSO-SVR模型的社会消费品零售总额分析与预测 135
第七节 基于GARCH-LSTM-GRU模型的时间序列分析与预测 145
参考文献 154

 

 

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