了得網計算機/網絡_時間序列分析與SAS應用

編輯推薦

在自然現像和經濟現像中，人們為了對某些事物或繫統的運行規律探索其究竟，需要觀測所要研究的某種現像，從而得到一定順序的數據資料。通過分析這些數據資料，對事物或繫統的未來發展進行預測或控制的方法，稱為時間序列分析。
在實際問題中，當數據很多時，如果沒有計算程序，人們很難完成工作。因此，我們在介紹時間序列分析理論的同時，對涉及的具體計算，將給出相應的SAS程序以及比較詳細的結果分析。這樣做，一方面使讀者有一種能夠解決問題的工具在手的感覺，以增強讀者的自信心；另一方面，可以使讀者進一步加深對理論分析的理解。我們認為這樣處理也符合現代教學理念，因為我們現在課堂教學基本上使用多媒體，在講解理論的同時，也可以演示計算機運行的結果。
為了方便讀者閱讀，在編寫過程中，本書將數據與問題同時陳述出來，將程序與解答過程同時陳述出來。這樣做可以幫助讀者不斷積累識別時間序列模型的經驗，熟悉程序運行結果的解釋。

內容簡介

時間序列分析是數理統計的一個分支。它是一種利用具有“時間特性”的觀測數據，根據研究對像的特征發掘內在規律性建立動態模型，並對之進行模式識別、參數估計，然後以此為依據對未來的行為進行科學的預測和控制的統計方法，在工程技術、經濟管理、氣像學、地球物理學等方面有著廣泛的應用。
SAS軟件是國際上流行的統計分析的標準軟件，本教材隻介紹與時間序列有關的程序編寫和結果分析。本教材主要介紹時間序列的概念、奇異點的診斷、自相關分析、偏自相關分析、時序模型的識別、時序模型參數的估計、預測時間序列分析。本書既可作為數學與信息專業、統計專業、經濟管理專業以及工程方面的本科生教材，也可以作為科技工作者的參考書。

1 時間序列的基本知識
1.1 時問序列概念
1.2 SAS介紹
1.2.1 SAS的顯示管理繫統
1.2.2 SAS的程式結構
1.2.3 SAS程式的輸入及運行
1.2.4 DATA語句
1.2.5 CARDS語句
1.2.6 INPUT語句
1.2.7 PROC語句
1.2.8 PRINT過程
1.3 時間序列的平穩性
1.3.1 統計特征
1.3.2 時間序列的平穩性1 時間序列的基本知識
1.1 時問序列概念
1.2 SAS介紹
1.2.1 SAS的顯示管理繫統
1.2.2 SAS的程式結構
1.2.3 SAS程式的輸入及運行
1.2.4 DATA語句
1.2.5 CARDS語句
1.2.6 INPUT語句
1.2.7 PROC語句
1.2.8 PRINT過程
1.3 時間序列的平穩性
1.3.1 統計特征
1.3.2 時間序列的平穩性
1.3.3 嚴平穩與寬平穩的關繫
1.3.4 樣本均值、方差、自協方差與自相關函數
1.3.5 平穩時間序列的意義
1.4 異常點檢驗與缺省值的補足
1.4.1 時間序列數據的采集
1.4.2 異常點的檢驗與處理
1.4.3 缺省值的補足
1.5 平穩性檢驗
1.6 純隨機性檢驗
1.7 方差的同質性檢驗
1.7.1 方差的同質性檢驗
1.7.2 方差的穩定性轉換
1.8 差分運算與後移算子
1.8.1 差分運算
1.8.2 後移算子
習題1
2 平穩時間序列
2.1 AR（p）模型
2.1.1 p階自回歸模型
2.1.2 P階自回歸模型的統計特性
2.2 MA模型
2.2.1 q階移動平均模型
2.2.2 移動平均模型的統計特性
2.3 ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）
2.3.1 ARMA（p，q）模型
2.3.2 ARMA（p，q）模型的統計特性
2.4 ARMA模型的識別與參數估計
2.4.1 模型的初步識別
2.4.2 模型定階
2.4.3 模型參數估計
2.4.4 模型的適應性檢驗和參數的顯著性檢驗
2.5 平穩時間序列的預測
2.6 實例分析（I）
習題2
3 非平穩時間序列的確定性分析
3.1 時間序列的分解
3.1.1 Gramer分解定理
3.1.2 確定性因素分解
3.2 長期趨勢分析及預報
3.2.1 平滑法
3.2.2 趨勢擬合法
3.3 季節變動分析及預報
3.3.1 季節變動及其測定目的
3.3.2 季節變動分析及預測的原理與方法
3.4 X—11方法簡介
3.4.1 X—11方法的基本思想
3.4.2 X—11方法
習題3
4 ARIMA模型
4.1 平穩化方法
4.1.1 差分運算的實質
4.1.2 平穩化方法
4.1.3 過差分
4.2 ARIMA（p，d，q）模型
4.2.1 ARIMA（p，d，q）模型
4.2.2 ARIMA（p，d，q）模型參數統計與預報
4.3 實例分析（Ⅱ）
習題4
5 傳遞函數模型
5.1 傳遞函數模型
5.2 傳遞函數模型的識別
5.3 干預模型
習題5
附表
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