Tài liệu trực tuyến để tìm hiểu phân tích chuỗi thời gian

Câu hỏi của tôi là nếu có bất kỳ tài liệu trực tuyến tốt cho việc học này. Một cái gì đó giới thiệu mọi thứ tốt, đặc biệt là các mô hình ARMA và toán học liên quan.

Chỉnh sửa: Tôi đang tìm kiếm một cái gì đó của trình độ đại học cao cấp. Một cái gì đó giống như trong Giới thiệu và Dự báo chuỗi thời gian của Brockwell và Davis

time-series references arma

— Mr Alpha
nguồn

Bạn có thể cụ thể hơn về các khía cạnh của chuỗi thời gian bạn đang tìm hiểu? Ở bất cứ giá nào, bạn nên đặt câu hỏi của mình để bao gồm một bối cảnh rộng hơn so với "midterms của tôi đang đến", vì nếu không thì gần như chắc chắn sẽ bị đóng vì quá cục bộ . Điều này cũng nên được CW tôi tin. Chúc mừng.

— Đức hồng y

Tôi không thực sự chắc chắn làm thế nào để cụ thể mà không quá cục bộ cùng một lúc.

— Ông Alpha

Bạn có bao nhiêu kinh nghiệm với statistcs hoặc toán học? Bạn đang tìm kiếm triển khai trong một phần mềm cụ thể (R? SAS?)? Bạn đang tìm kiếm lý thuyết đằng sau ARIMA? Bạn cho chúng tôi biết những gì bạn đang muốn làm và tôi khá chắc chắn rằng ai đó có thể giúp bạn.

— asjohnson

Cả trang web Duke vàthe Zoonek đều cung cấp tài liệu giới thiệu. Thật không may, dữ liệu trong thế giới thực chứa các giá trị bất thường yêu cầu Xung, Chuyển dịch theo cấp, Xung theo mùa, Xu hướng thời gian được xử lý trong một mô hình. Các tham số thông thường có thể thay đổi theo thời gian, phương sai của các lỗi có thể thay đổi theo thời gian hoặc đơn giản là một mô hình ARIMA chính nó. Những cân nhắc này đòi hỏi sức mạnh hỏa lực tính toán nhiều hơn khả năng miễn phí hoặc với hầu hết các dịch vụ thương mại. Cách tốt để tìm hiểu chuỗi thời gian là thực sự cố gắng mô hình hóa hoặc nghiên cứu cách một chuyên gia mô hình hóa nó.

— IrishStat

Đối với tài liệu giới thiệu bổ sung, sách giáo khoa thống kê trực tuyến thường là một nơi tốt để bắt đầu, nhưng tôi nghi ngờ @IrishStat cuối cùng là đúng.

— gung - Tái lập Monica

Câu trả lời:

Theo nhận xét của tôi, tôi không chắc chắn những gì bạn đang tìm kiếm, nhưng khi tôi sắp xếp chuỗi thời gian sau một chút gián đoạn từ họ, tôi có xu hướng lấy bản sao Phân tích chuỗi thời gian và Ứng dụng của nó để biết thêm câu hỏi lý thuyết và tôi xem xét một vài trang web trực tuyến khác nhau (cũng có một số trang web để xem nếu có bất kỳ trang web mới ngọt ngào nào):

http://cran.r-project.org/web/view/TimeSeries.html

Chuỗi nhiệm vụ CRAN về chuỗi thời gian cung cấp cho bạn cái nhìn tốt về số lượng bạn có thể làm

http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htmlm

Là một hướng dẫn tốt về phân tích chuỗi thời gian trong R. Cá nhân tôi thực hiện phần lớn việc học thống kê của mình thông qua ví dụ (thường có nghĩa là làm theo các hướng dẫn như thế này trong R), vì vậy hướng dẫn này là một yêu thích của tôi.

http://www.duke.edu/~rnau/411arim.htm

Liên kết này là một cái nhìn đúng đắn về ARIMA bên ngoài R, nó hướng dẫn bạn qua các mô hình khác nhau có ý nghĩa gì.

Cuối cùng, bạn luôn có thể kiểm tra wikipedia nếu bạn chỉ tìm kiếm các câu lệnh cho công thức. Đây chỉ là những cuốn tôi đã đánh dấu cuốn sách, vì vậy có thể một số người khác sẽ đóng góp yêu thích của họ. Như tôi đã nói trong các bình luận, nếu bạn mở rộng về những gì bạn đang tìm kiếm cụ thể hơn, bạn có thể nhận được liên kết tốt hơn từ tôi hoặc một trong những người theo dõi chuỗi thời gian gần hơn tôi.

— asjohnson
nguồn

Cảm ơn câu trả lời của bạn, tôi đã cố gắng tìm trang web Duke đó từ lâu, nhưng đã quên tên trường đại học và vì thế không đi được xa! Tôi ước tôi có thể cho bạn nhiều hơn +1.

— Michelle

Cá nhân, tôi nghĩ rằng trang web này là một tài nguyên tuyệt vời để phân tích chuỗi thời gian, đặc biệt vì nó cung cấp mã R.

— babelproofreader
nguồn

Có một số tài nguyên trực tuyến tốt, miễn phí:

Cuốn sách nhỏ về R cho dòng thời gian , của Avril Coghlan (cũng có thể in, giá rẻ một cách hợp lý) - Tôi chưa đọc hết cuốn sách này, nhưng có vẻ như nó được viết tốt, có một số ví dụ hay và bắt đầu từ đầu ( tức là. dễ dàng để có được vào).
Chương 15, Thống kê với R , của Vincent Zoonekynd - Giới thiệu Decent, nhưng có lẽ cao cấp hơn một chút. Tôi thấy rằng có quá nhiều mã (nhận xét kém) và không đủ giải thích.

— hư 101
nguồn