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时间序列分析
[美] Robert H. Shumway
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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 Robert H. Shumway，加利福尼亚大学戴维斯分校统计系荣誉退休教授，美国统计协会会士，曾获美国
时间序列分析及其应用（原书第4版）
本书通过大量使用真实数据的实例展示解决问题的方法，例如发现自然和人为的气候变化、使用功能磁共振成像评估疼痛感知实验以及监测核禁试条约。 本书从不同层次深入探讨时间序列分析理论和方法，除了涵盖经典的时间序列回归方法、ARIMA模型、谱分析和状态空间模型外，还介绍了新近发展的方法，包括分类变量时间序列分析、多元谱方法、长记忆时间序列、非线性模型、重采样技术、GARCH模型、A
