本书主要介绍了时间序列的时域分析方法, 内容包括时间序列的基本概念、时序数据的预处理方 式、时序数据的分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列 模型、残差自回归模型、季节模型、异方差时间序列模型以及上述模型的性质、建模、预测, 此外还包 含了大量的实例. 本书全程使用 R语言分析了来自不同学科的真实数据. 本书通俗易懂, 理论与应用并重, 可作为高等院校统计、经济、商科、工程以及定量社会科学等相 关专业的高年级本科生学习时间序列分析的教材或教学参考书, 也可作为硕士研究生使用 R软件学习 时间序列分析的入门书, 还可供相关技术人员进行时序数据处理的参考书.

借助R语言，结合实际例子讲述时间序列分析的原理、方法和实现。

前言 时间序列分析是一种处理动态数据的统计方法 ,它是基于随机过程理论和数理统计方法而发展起来的 ,是寻找动态数据的变化特征、挖掘隐含信息、建立拟合模型、进而预测数据未来发展的有力统计工具 ,它广泛应用于经济、金融、气象、天文、物理、化学、生物、医学、质量控制等社会科学、自然科学和生产实践的诸多领域 ,已经成为许多行业常用的统计方法. 目前 ,国内外有关时间序列分析的教材已有很多 ,其中一些偏重于理论的讲述 ,需要读者具备比较深厚的概率论与数理统计基础 ,主要阅读对象是统计学专业的学生 ;另一些则侧重于模型的应用 ,缺少理论和技术细节的推导 ,主要阅读对象是经管类专业的学生 .随着我国招生制度的变化和大数据产业的飞速发展 ,大部分高校的统计学及其相关专业的培养目标逐步转为复合应用型人才,强调培养具有数据分析能力的人才的重要性.为适应这一变化,应有相应教材出现. 为适应培养要求的转变 ,满足更多专业学生的学习需求 ,本书在借鉴国内外相关优秀教材的基础上 ,着重突出三个特色 .第一是以精简、易懂、深入浅出的方式讲清楚基本概念、基本理论和推导技巧 ,着重阐释统计思想和数据处理方法 .同时 ,加强实用性 ,通过大量实例 ,一方面使得学习者深刻认识时间序列的基本概念、常用性质和基本理论 ;另一方面也使得他们尽快掌握时序数据分析的基本技能 .第二是本书全程使用 R语言进行实例分析 ,并且提供全部代码 . R语言是免费的开源编程软件 ,占用存储空间小 ,安装快捷 ,统计功能强大 ,使用人数众多 ,软件包更新速度快 .它是目前最流行的统计软件 ,许多新的统计方法大都以 R程序包的形式首先...