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时间序列的理论与方法-第2版

封面

作者:(美)布雷克韦尔(PeterJ.Bro

页数:577

出版社:世界图书出版公司

出版日期:2015

ISBN:9787510094712

电子书格式:pdf/epub/txt

内容简介

本书是一部有关时间序列的高等教材,这版对原来的版本通篇做了大量的修订和扩充,包括增加了全新的一章讲述状态空间。内容详尽,包括了学习时间序列能够经常用到的所有方法,书的一开始从引进Hilbert空间开始,紧接着平稳ARMA过程及其他。第10章有关平稳过程的谱推断很有新意,考虑频率已知和未知的周期性各种检验。
目次:平稳时间序列;Hilbert空间;平稳Arma过程;平稳过程的谱表示;平稳过程预测;渐进理论;均值和协差函数估计;Arma模型估计;应用ARIMA过程进行建模和预测;平稳过程的谱推断;多变量时间序列;状态空间模型和Kalman递归;高级话题。
读者对象:数学专业、统计概率专业的研究生和相关人士。

作者简介

Peter J. Brockwell(P.J.布雷克韦尔,美国)是国际知名学者,在数学和物理学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果,适用于科研工作者、高校教师和研究生。

本书特色

本书是一部有关时间序列的高等教材,这版对原来的版本通篇做了大量的修订和扩充,包括增加了全新的一章讲述状态空间。内容详尽,包括了学习时间序列能够经常用到的所有方法,书的一开始从引进hilbert空间开始,紧接着平稳arma过程及其他。第10章有关平稳过程的谱推断很有新意,考虑频率已知和未知的周期性各种检验。
目次:平稳时间序列;hilbert空间;平稳arma过程;平稳过程的谱表示;平稳过程预测;渐进理论;均值和协差函数估计;arma模型估计;应用arima过程进行建模和预测;平稳过程的谱推断;多变量时间序列;状态空间模型和kalman递归;高级话题。
读者对象:数学专业、统计概率专业的研究生和相关人士。

目录

Preface to the Second EditionPreface to the First EditionCHAPTER 1 Stationary Time Series 1.1 Examples of Time Series 1.2 Stochastic Processes 1.3 Stationarity and Strict Stationarity 1.4 The Estimation and Elimination of Trend and Seasonal Components !.5 The Autocovariance Function of a Stationary Process 1.6 The Multivariate Normal Distribution 1.7 Applications of Kolmogorov’s Theorem ProblemsCHAPTER 2 Hilbert Spaces 2.1 Inner-Product Spaces and Their Properties 2.2 Hilbert Spaces 2.3 The Projection Theorem 2.4 Orthonormal Sets 2.5 Projection in R 2.6 Linear Regression and the General Linear Model 2.7 Mean Square Convergence, Conditional Expectation and Best Linear Prediction in L2(t, P) 2.8 Fourier Series 2.9 Hilbert Space Isomorphisms 2.10最 The Completeness of L2 (D, ,, P) 2.11最 Complementary Results for Fourier Series ProblemsCHAPTER 3 Stationary ARMA Processes 3.1 Causal and Invertible ARMA Processes 3.2 Moving Average Processes of Infinite Order 3.3 Computing the Autocovariance Function of an ARMA(p, q) Process 3.4 The Partial Autocgrrelation Function 3.5 The Autocovariance Generating Function 3.6最 Homogeneous Linear Difference Equations with Constant Coefficients ProblemsCHAPTER 4 The Spectral Representation of a Stationary Process 4.1 Complex-Valued Stationary Time Series 4.2 The Spectral Distribution of a Linear Combination of Sinusoids 4.3 Herglotz’s Theorem 4.4 Spectral Densities and ARMA Processes 4.5最 Circulants and Their Eigenvalues 4.6最 Orthogonal Increment Processes on [- n, n] 4.7最 Integration with Respect to an Orthogonal Increment Process 4.8最 The Spectral Representation 4.9最 Inversion Formulae 4.10最 Time-lnvariant Linear Filters 4.11最 Properties of the Fourier Approximation hn to I(v,w) ProblemsCHAPTER 5 Prediction of Stationary Processes 5.1 The Prediction Etuations in the Time Domain 5.2 Recursive Methols for Computing Best Linear Predictors 5.3 Recursive Prediction of an ARMA(p, q) Process 5.4 Prediction of a Stationary Gaussian Process; Prediction Bounds 5.5 Prediction of a Causal lnvertible ARMA Process in Terms ofXj,-∞

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