图书介绍
时间序列分析与动态数据建模PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 杨位钦，顾岚编著 著
- 出版社： 北京：北京理工大学出版社
- ISBN：781013115X
- 出版时间：1988
- 标注页数：695页
- 文件大小：15MB
- 文件页数：708页
- 主题词：
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图书目录
第一章 采样数据的检验和预处理1
1.1采样间隔和频率混叠1
1.2均值、方差和概率直方图6
1.3随机数据的正态性检验13
1.4随机数据的独立性检验19
1.5非平稳趋势的检验20
1.6剔点处理23
1.7提取趋势项26
1.8随机数据的周期性检验31
第二章 平稳随机过程及其模型35
2.1平稳随机过程35
2.2自协方差和自相关函数37
2.3典型离散参数模型43
第三章 时间域模型的估计89
3.1自协方差和自相关函数的估计89
3.2模型参数的相关矩估计98
3.3模型参数的最小二乘估计（LS估计）107
3.4模型参数的极大似然估计（ML估计）121
3.5模型阶数的确定129
3.6时间序列建模的基本步骤155
第四章 周期图与加窗谱估计174
4.1隐周期的估计174
4.2功率谱密度的周期图估计190
4.3功率谱估计的两种基本方法197
4.4窗函数208
5.1谱熵和极大熵准则226
第五章 极大熵谱估计226
5.2极大熵谱估计及BURG算法232
5.3极大熵谱估计的LS-LUD241
第六章 时间序列的预报251
6.1平稳线性最小方差预报251
6.2最小方差预报的性质和方法255
6.3时间序列的新息实时预报265
第七章 多变量时间序列273
7.1多变量平稳过程的相关和谱特性273
7.2具有线性关系的多变量过程谱分析286
7.3互谱特性和相干函数的估计和应用296
7.4多变量过程的时间域模型304
8.1趋势性和季节性模型324
第八章 一些特定形式的模型324
8.2混合回归模型及疏系数模型348
8.3门限回归（自回归）模型375
8.4双线性模型和指数自回归模型394
第九章 自适应模型及估计的递推算法400
9.1自适应模型的特点和建模方法400
9.2最小均方误差准则和基于梯度估计的算法402
9.3Kalman滤波及其在自适应建模中的应用417
9.4基于最小二乘准则的自适应递推算法432
9.5递推最小二乘估计的格形算法结构443
习题462
附录一时间序列分析与建模程序说明474
附录二程序文本557
附录三671
参考资料690