t.me/knigoprovod Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время22.08.19 07:50:57
На обложку
Сочинение: работа над содержанием и языкомавторы — Кохтев Н. Н.
Гидрология дельты Терекаавторы — Беляев И. П.
Волноводная оптоэлектроникаавторы — Тамир Т., ред.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводЗаказ редких книгО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
Литературные памятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/Наука и Техника/Математика

Статистический анализ временных рядов — Андерсон Т.
Статистический анализ временных рядов
Андерсон Т.
год издания — 1976, кол-во страниц — 757, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7Б суперобл., масса книги — 930 гр., издательство — Мир
цена: 700.00 рубПоложить эту книгу в корзину
Сохранность книги — очень хорошая, суперобл. — плохая

THE STATISTICAL ANALYSIS OF TIME SERIES
T. W. ANDERSON
Professor of Statistics and Economics
Stanford University


JOHN WILLEY & SONS, Inc.
New York
1971


Пер. с англ. И. Г. Журбенко и В. П. Носко

Формат 60x90 1/16. Бумага типографская №2
ключевые слова — статистик, эконометрик, вероятност, оцениван, регресс, многомер, статистическ, авторегресс, случайн, тренд, зашумлён, мнк, коррел, прогнозирован, правдоподоб, скользящ, выборочн, ковариац, беверидж

Монография известного американского специалиста по математической статистике содержит обстоятельное изложение теории статистических выводов для различных вероятностных моделей. Излагаются методы представления временных рядов, оценивания параметров соответствующих вероятностных моделей, проверки гипотез относительно их структуры.

Собранный автором обширный материал, разбросанный ранее по различным источникам, делает книгу ценным руководством и справочником. Большое число задач удачно дополняет основной текст, позволяет ознакомиться с перспективами развития теории.

Эта книга весьма полезна студентам и аспирантам, специализирующимся в области теории вероятностей и математической статистики; она, несомненно, привлечёт внимание инженеров, математиков и научных работников различных специальностей, интересующихся приложениями теории вероятностей.


В монографии известного американского статистика Т. Андерсона излагаются математические основы регрессионного и спектрального анализа временных рядов. Оба метода анализа имеют весьма широкое распространение. Они используются почти во всех областях науки, охватывая широкий диапазон задач техники, физики, геофизики, астрономии, экономики, биологии, медицины, причём их роль в научных исследованиях непрерывно возрастает. В книге рассматриваются вопросы выбора вероятностной модели, подходящим образом описывающей процесс получения экспериментальных данных, вопросы оценки параметров таких моделей, а также вопросы проверки адекватности выбранной модели экспериментальным данным.




Автор книги профессор Станфордского университета Т. Андерсон знаком советскому читателю по изданной в русском переводе книге «Введение в многомерный статистический анализ». В новой его книге освещён широкий круг проблем, связанных со статистическим анализом последовательностей случайных величин. С задачами такого рода приходится обычно сталкиваться при анализе эмпирических данных.

В книге описаны многочисленные математические модели, в рамках которых отыскиваются рациональные методы получения оценок и проверки гипотез об адекватности выбранной математической модели обрабатываемым данным. Значительное внимание уделено моделям регрессии и авторегрессии с конечным числом неизвестных параметров. Подробно рассмотрены методы оценки спектральных плотностей стационарных случайных процессов, а также выявление трендов в последовательных данных, «зашумлённых» стационарными процессами.

Отличительной чертой книги Т. Андерсона является детальная проработка рассматриваемых проблем. Требования, предъявляемые к уровню математической подготовки читателя, вполне умеренные. Предполагается, что читатель знаком с основными понятиями теории вероятностей, математической статистики и теории матриц. Необходимые сведения по теории случайных процессов приведены в гл. 7.

Каждая глава книги завершается большим числом задач, что в равной степени полезно и читателям, индивидуально работающим с книгой, и преподавателям, которые могут использовать различные части книги в курсах лекций по теории случайных процессов и статистике. В приложении к книге приведены примеры анализа эмпирических временных рядов (ежегодных индексов цен на пшеницу, чисел солнечной активности) и рядов, полученных моделированием процессов авторегрессии.

Книга будет полезна не только математикам, работающим в области теории вероятностей и математической статистики, но также и широкому кругу специалистов, которые сталкиваются с необходимостью обработки измерений, рассматриваемых как случайные временные ряды.

Узнав о переводе книги на русский язык, Т. Андерсон любезно прислал нам список опечаток. Перевод гл. 7 и 8 сделан И. Г. Журбенко. Весь остальной материал переведен В. П. Носко.

ОТ РЕДАКТОРА ПЕРЕВОДА
Ю. К. Беляев

ОГЛАВЛЕНИЕ

От редактора перевода5
 
Из предисловия автора7
 
Глава 1. Введение11
 
Литература19
 
Глава 2. Использование регрессионного анализа20
 
2.1. Введение20
2.2. Общая теория наименьших квадратов21
2.3. Линейные преобразования независимых переменных;
ортогональные независимые переменные25
2.4. Коррелированные переменные30
2.5. Прогнозирование32
2.6. Асимптотическая теория35
Литература39
Упражнения39
 
Глава 3. Тренды и сглаживание43
 
3.1. Введение43
3.2. Полиномиальные тренды44
3.3. Сглаживание60
3.4. Метод переменных разностей76
3.5. Нелинейные тренды94
3.6. Обсуждение97
Литература98
Упражнения98
 
Глава 4. Циклические тренды108
 
4.1. Введение108
4.2. Преобразования и представления109
4.3. Статистические выводы для случая, когда периоды тренда
являются делителями длины ряда119
4.4. Статистические выводы для случая, когда периоды тренда
не являются делителями длины ряда156
4.5. Обсуждение183
Литература184
Упражнения184
 
Глава 5. Линейные вероятностные модели с конечным числом
параметров189
 
5.1. Введение189
5.2. Процессы авторегрессии191
5.3. Редукция общего скалярного уравнения к векторному
уравнению первого порядка203
5.4. Оценки максимального правдоподобия в случае
нормального распределения1209
5.5. Асимптотическое распределение оценок максимального
правдоподобия215
5.6. Статистические выводы о моделях авторегрессии,
основанные на теории больших выборок238
5.7. Модель скользящего среднего251
5.8. Процесс авторегрессии с остатками в виде скользящего
среднего263
5.9. Некоторые примеры271
5.10. Обсуждение276
Литература277
Упражнения277
 
Глава 6. Сериальная корреляция283
 
6.1. Введение283
6.2. Типы моделей286
6.3. Равномерно наиболее мощные критерии для проверки
заданного порядка зависимости290
6.4. Выбор порядка зависимости как задача со многими
решениями301
6.5. Модели: системы квадратичных форм308
6.6. Случаи, когда средние значения неизвестны325
6.7. Распределения сериальных коэффициентов корреляции334
6.8. Аппроксимация распределений сериальных коэффициентов
корреляции372
6 9 Совместные и условные распределения сериальных
коэффициентов корреляции381
6.10. Распределения для случая зависимых наблюдений385
6.11. Оценки максимального правдоподобия388
6.12. Обсуждение392
Литература393
Упражнения393
 
Глава 7. Стационарные случайные процессы406
 
7.1. Введение406
7.2. Стационарные случайные процессы, определения и
примеры407
7.3. Спектральная плотность и спектральная функция415
7.4. Спектральное представление стационарного случайного
процесса427
7.5. Линейные операции над стационарными процессами434
7.6. Гильбертово пространство и теория прогнозирования449
7.7. Некоторые предельные теоремы461
Литература469
Упражнения469
 
Глава 8. Выборочные среднее, ковариации и спектральная
плотность475
 
8.1. Введение475
8.2. Определения выборочных среднего, ковариации,
спектральной плотности и их моментов476
8.3. Асимптотические средние значения и ковариации выборочных
среднего, ковариации и спектральной плотности497
8.4. Асимптотические распределения выборочных среднего,
ковариации и спектральной плотности517
8.5. Примеры536
8.6. Обсуждение537
Литература538
Упражнения538
 
Глава 9. Оценивание спектральной плотности543
 
9.1. Введение543
9.2. Оценки, основанные на выборочных ковариациях544
9.3. Асимптотические средние и ковариации оценок спектральной
плотности564
9.4. Асимптотическая нормальность оценок спектральной плотности581
9.5. Примеры595
9.6. Обсуждение598
Литература601
Упражнения601
 
Глава 10. Линейные тренды и стационарные случайные составляющие608
 
10.1. Введение608
10.2. Эффективное оценивание функций тренда609
10.3. Оценивание ковариации и спектральной плотности по остаткам
от трендов640
10.4. Проверка независимости657
Литература672
Упражнения673
 
Приложение А. Статистические данные677
 
А.1. Индекс Бевериджа цен на пшеницу677
А.2. Три процесса авторегрессии второго порядка, полученные с
помощью случайных чисел695
А.З. Числа солнечной активности714
 
Приложение В. Решения избранных упражнений718
 
Список литературы735
 
Предметный указатель744

Книги на ту же тему

  1. Спектральный анализ временных рядов, Журбенко И. Г., 1982
  2. Анализ временных рядов, Хеннан Э., 1964
  3. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы, Отнес Р., Эноксон Л., 1982
  4. Прикладной регрессионный анализ, Дрейпер Н., Смит Г., 1973
  5. Измерение и анализ случайных процессов, Бендат Д., Пирсол А., 1971
  6. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. (комплект из 2 книг), Мостеллер Ф., Тьюки Д., 1982
  7. Непараметрические коллективы решающих правил, Лапко В. А., 2002
  8. Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров, Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., 2000
  9. Оптимальные статистические решения, Гроот М. де, 1974
  10. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — 7-е изд., испр., Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А., 2005
  11. Статистические методы эконометрии. Выпуск 1, Маленво Э., 1975
  12. Методы эконометрики: учебник, Айвазян С. А., 2010
  13. Задачи по математической статистике, Чибисов Д. М., Пагурова В. И., 1990
  14. Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
  15. Биометрические методы: Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине, Урбах В. Ю., 1964
  16. Статистический анализ случайных процессов в приложении к агрофизике и агрометеорологии, Жуковский Е. Е., Киселёва Т. Л., Мандельштам С. М., 1976
  17. Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации, Осипов Г. В., ред., 1968
  18. Анализ таблиц сопряжённости, Аптон Г., 1982
  19. Динамика и прогноз крупномасштабных аномалий температуры поверхности океана (статистический подход), Питербарг Л. И., 1989
  20. Вероятностный анализ и моделирование колебаний уровня моря, Герман В. Х., Левиков С. П., 1988

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru btd.kinetix.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.028 secработаем на движке KINETIX :)