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本书融合了作者多年的实践教学经验，旨在帮助读者了解时间序列作为一种分析工具所具有的丰富性和多样性。全书以一些有意义的数据集为基础，详细阐释了时间序列在医学、生物学、物理学和社会科学领域的广泛应用，并强调数据分析方法，对时域和频域方法进行了全面的介绍。 本书通过大量示例说明了如何利用时间序列分析来解决各类问题，例如，发现自然和人为的气候变化、使用功能性磁共振成像评估疼痛感知实验，以及对经济和金融问题的分析等。书中所有示例都基于R语言实现，但是阅读本书并不需要读者会用R软件。本书可以作为一学期时间序列分析导论课程的教材，需要读者具备高中数学基础，并且掌握线性回归和基于微积分的基本概率论知识。
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云南：联结印度和扬子江的锁链 19世纪一个英国人眼中的云南社会状况及民族风情 （英）H.R.戴维斯著；李安泰等译 云南教
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时间序列分析 基于R的数据分析方法 融合了作者多年的实践教学经验，通过大量示例说明了如何利用时间序列分析来解决各类问题
本书融合了作者多年的实践教学经验，旨在帮助读者了解时间序列作为一种分析工具所具有的丰富性和多样性。全书以一些有意义的数据集为基础，详细阐释了时间序列在医学、生物学、物理学和社会科学领域的广泛应用，并强调数据分析方法，对时域和频域方法进行了全面的介绍。 本书通过大量示例说明了如何利用时间序列分析来解决各类问题，例如，发现自然和人为的气候变化、使用功能性磁共振成像评估疼痛感知实验，以及对经济和金融问题的分析等。书中所有示例都基于R语言实现，但是阅读本书并不需要读者会用R软件。本书可以作为一学期时间序列分析导论课程的教材，需要读者具备高中数学基础，并且掌握线性回归和基于微积分的基本概率论知识。
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官网 序列分析及其应用 基于R语言实例 原书第4版 罗伯特 H 沙姆韦 戴维 斯托弗 华章数学译丛 机械工业出版社锦园
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时间序列分析 基于R的数据分析方法 9787111695196
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111695196 Author 作者 (美)罗伯特·H.沙姆韦,(美)戴维·S.斯托弗 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 276页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书详细阐述了时间序列在医学、生物学、物理学和社会科学领域的广泛应用，并强调数据分析方法，对时域和频域方法进行了全面的介绍。书中首先对时间序列分析的基础知识、语言和方法进行了概述，然后介绍了ARMA模型和ARIMA模型，接下来介绍了频谱分析与滤波以及频谱估计，*讨论了一些特殊主题，例如GARCH模型、单位根检验等。本书可以作为一学期时间序列分析导论课程的教材，适合数学系及相关专业的教师和学生阅读。
¥65.50定价：¥131.00 (5折)
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时间序列分析 基于R的数据分析方法 李洪成 译 数据分析方法 系统介绍时间序列分析工具 机械工业出版社
¥81.14定价：¥89.00 (9.12折)
时间序列分析 基于R的数据分析方法 (美)罗伯特·H.沙姆韦,(美)戴维·S.斯托弗 著 李洪成,潘文捷 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书融合了作者多年的实践教学经验，旨在帮助读者了解时间序列作为一种分析工具所具有的丰富性和多样性。全书以一些有意义的数据集为基础，详细阐释了时间序列在医学、生物学、物理学和社会科学领域的广泛应用，并强调数据分析方法，对时域和频域方法进行了全面的介绍。 本书通过大量示例说明了如何利用时间序列分析来解决各类问题，例如，发现自然和人为的气候变化、使用功能性磁共振成像评估疼痛感知实验，以及对经济和金融问题的分析等。书中所有示例都基于R语言实现，但是阅读本书并不需要读者会用R软件。本书可以作为一学期时间序列分析导论课程的教材，需要读者具备高中数学基础，并且掌握线性回归和基于微积分的基本概率论知识。
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正版图书时间序列分析 基于R的数据分析方法 (美)罗伯特·H.沙姆韦,(美)戴维·S.斯托弗 机械工业出版社 97871
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时间序列分析 基于R的数据分析方法 (美)罗伯特·H.沙姆韦,(美)戴维·S.斯托弗 著 李洪成,潘文捷 译 机械工业出
本书融合了作者多年的实践教学经验，旨在帮助读者了解时间序列作为一种分析工具所具有的丰富性和多样性。全书以一些有意义的数据集为基础，详细阐释了时间序列在医学、生物学、物理学和社会科学领域的广泛应用，并强调数据分析方法，对时域和频域方法进行了全面的介绍。 本书通过大量示例说明了如何利用时间序列分析来解决各类问题，例如，发现自然和人为的气候变化、使用功能性磁共振成像评估疼痛感知实验，以及对经济和金融问题的分析等。书中所有示例都基于R语言实现，但是阅读本书并不需要读者会用R软件。本书可以作为一学期时间序列分析导论课程的教材，需要读者具备高中数学基础，并且掌握线性回归和基于微积分的基本概率论知识。
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