书籍介绍
这是一本让读者又爱又恨的时间序列教材：爱它框架清晰、循序渐进、配有R代码，恨它后半部分公式密集、推导硬核。从读者反馈看，它最独特的价值在于
AI导读
核心看点
- 本书系统讲解时间序列分析的时域与频域方法，涵盖ARIMA模型、谱分析及状态空间模型等核心内容。书中强调理论推导与R语言实战的结合，提供大量非平凡数据的真实案例，如核试验监测等，帮助读者理解复杂统计建模过程。
- 作者明确区分理论与方法论，旨在为物理、生物及社会科学领域的研究生提供严谨的统计工具。内容更新及时，包含GARCH、长记忆过程等现代发展，但部分章节如参数估计部分逻辑混乱，需结合其他资料辅助理解。
- 书中深入探讨时间序列数据的依赖性特征，指出常规独立同分布假设在时序数据中的失效，并详细讲解自相关、偏自相关及回归分析在时序语境下的修正与应用，为处理具有时间相关性的数据提供系统解决方案。
读者共识
- 读者普遍认为本书数学推导极其艰深，公式密集，阅读体验痛苦，甚至有人因作者名谐音而戏称其难读。尽管框架严谨，但因其极高的门槛和冗长的叙述，被广泛认为不适合初学者，也不适合作为快速参考书使用。
- 尽管难度极大，但部分读者认可其在ARIMA等经典模型介绍上的系统性，以及提供的R语言代码示例的价值。然而，这种认可建立在读者已具备极强数学背景的前提下，普通读者难以从中获益，反而容易因挫败感而放弃。
- 多数读者反馈书中存在逻辑混乱、废话连篇的问题，特别是参数估计部分。虽然内容全面且包含现代发展，但其编写方式导致学习效率低下。强烈建议读者根据自身数学能力谨慎选择，切勿盲目跟风，以免浪费时间和精力。
精彩摘录
- "which is the correlation between $x_t$ and $x_s$ with the linear effect of everything in the middle removed"
- "通过对不同时间点观察到的实验数据的分析，我们会在统计建模和推断过程中发现一些新的、独特的问题。常规的统计方法假设相邻观察值是独立同分布的，但是在相邻时间点的采样往往明显的存在相关性，这也严重限制了许多常规统计方法的使用。回答这些与时间相关的数学和统计问题时所用的系统方法通常称为时间序列分析。"
- "在第4章中，我们将使用谱分析技术来检测有规律的或周期性的信号"
目录
Contents
1 Characteristics of Time Series 1
1.1 Introduction 1
1.2 The Nature of Time Series Data 3
1.3 Time Series Statistical Models 11
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用户评论
只看了前面基础几章
STAT 429
我觉得这辈子都不会再看这本书了
也算读过（呗）
我有一个同学因为太不喜欢这门课了。。。一直以为这书的作者叫Shitler。。。哈哈听起来像什么呢，crappy Hitler XD
@2021-01-05 20:32:37
令人头秃 立flag：一定会做题的
今天整理文件忽然看到这本书的PDF，之前学Macroeconometric主要参考的就是这本和Hamilton的那本，不过个人更喜欢后者，只是当时因为Hamilton的那本版本太老又没有R的代码演示才看的这本，不过这本框架很棒，循序渐进，最后几章难度跨越有点大。打四星是因为这是我唯一只得了A的课。
时间序列的经典实用课本，上手快，有许多实用例子；理论的部分写的比较清楚，内容cover也比较全面。
补标记。个人感觉废话太多了，不够精炼。
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