Giới thiệu tốt về chuỗi thời gian (với R)

Tôi hiện đang thu thập dữ liệu cho một thí nghiệm về các đặc điểm tâm lý xã hội liên quan đến trải nghiệm đau đớn. Là một phần của việc này, tôi đang thu thập các phép đo GSR và BP điện tử từ những người tham gia của tôi, cùng với các biện pháp tự báo cáo và ngầm định khác nhau. Tôi có một nền tảng tâm lý và thoải mái với phân tích nhân tố, mô hình tuyến tính và phân tích thử nghiệm.

Câu hỏi của tôi là những nguồn tốt (tốt nhất là miễn phí) có sẵn để tìm hiểu về phân tích chuỗi thời gian. Tôi là một người hoàn toàn mới khi nói đến lĩnh vực này, vì vậy bất kỳ trợ giúp sẽ được đánh giá rất cao. Tôi có một số dữ liệu thí điểm để thực hành, nhưng muốn kế hoạch phân tích của tôi được thực hiện chi tiết trước khi tôi hoàn thành việc thu thập dữ liệu.

Nếu các tài liệu tham khảo được cung cấp cũng liên quan đến R, điều đó thật tuyệt vời.

Đã chỉnh sửa: để thay đổi ngữ pháp và thêm 'tự báo cáo và các biện pháp ngầm'

Đây là một chủ đề rất lớn và có nhiều cuốn sách hay bao gồm nó. Cả hai đều tốt, nhưng Casher là món ưa thích của cả hai:

1. Chiên. " Phân tích chuỗi thời gian: Với các ứng dụng trong R " là một tác phẩm kinh điển về chủ đề này, được cập nhật để bao gồm mã R.
2. Shumway và Stoffer. " Phân tích chuỗi thời gian và các ứng dụng của nó: Với các ví dụ R ".

Một nguồn tài nguyên miễn phí tốt là ebook của Zoonekynd, đặc biệt là phần chuỗi thời gian .

Gợi ý đầu tiên của tôi khi xem các gói R sẽ là ebook miễn phí "Thảo luận về các đối tượng chuỗi thời gian cho R trong tài chính" từ Rmetrics. Nó đưa ra rất nhiều ví dụ so sánh các gói chuỗi thời gian khác nhau và thảo luận về một số cân nhắc, nhưng nó không cung cấp bất kỳ lý thuyết nào.

"Mô hình chuỗi thời gian tài chính với S-PLUS" của Eric Z Pivot và " Phân tích chuỗi thời gian tài chính " của Ruey Tsay (có sẵn trong gói TSA trên CRAN) là chuỗi thời gian tài chính và trực tiếp nhưng cả hai đều cung cấp các tài liệu tham khảo chung tốt. Tôi thực sự khuyên bạn nên xem trang chủ của Ruey Tsay vì nó bao gồm tất cả các chủ đề này và cung cấp mã R cần thiết. Cụ thể, hãy xem các khóa học "Phân tích chuỗi thời gian tài chính" và "Phân tích chuỗi thời gian đa biến" .

Phân tích chuỗi thời gian và các ứng dụng của nó: Với các ví dụ R của Robert H. Shumway và David S. Stoffer sẽ là một tài nguyên tuyệt vời cho chủ đề này, nhưng bạn có thể tìm thấy rất nhiều mục blog hữu ích (ví dụ: mục yêu thích của tôi: learnr ) và hướng dẫn ( ví dụ từ trang chủ được liên kết ) cũng có sẵn trên Internet.

Trên trang chủ của David Stoffer (được liên kết ở trên), bạn có thể tìm thấy các bộ dữ liệu mẫu được sử dụng trong các chương của cuốn sách và các bộ khác từ các phiên bản thứ nhất và thứ hai với cả các chương mẫu.

Câu trả lời rất muộn từ tôi, nhưng tôi đã tìm thấy Chuỗi thời gian giới thiệu với R của Cowpertwaite và Metcalfe thực sự hữu ích cho việc chuyển đổi giữa phân tích cấp độ BSc sang công cụ cấp độ MSc và công việc chuyên môn. Vâng, nó là một chút cơ bản, nhưng có giải thích và ví dụ tốt và một số mã hữu ích.

EDIT: Tôi nên nói thêm rằng tôi cũng đã tìm thấy Cowder và Chan cực kỳ hữu ích theo câu trả lời đầu tiên.