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  • 《時間序列分析 -初版》

    時間序列分析技術是多重技術交叉、結合與關聯的組合。基本上有三種技術;(一)時間序列分析的基本技術(二)廻歸的分析技術(三)自我廻歸統合移動平均的ARIMA模型。本書依據前述三種基本技術進行分析,並透過SPSS軟體的程式與電腦的操作執行達成。讀者可依據本書內容,以及附錄的案例進行研習。

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    本書適合研究生與研究人員,在社會及行為科學領域,使用時間序列預測模型分析時使用。透過完整的分析方法,讀者研習後,即可著手研究與分析﹔並可進行真實世界問題的預測。

    • 作者介紹

      余桂霖

      現任:
      國防大學政治作戰學院 政治學系專任副教授

      學歷:
      政戰學校政研所博士

      研究領域:
      當代政治理論、政治學方法論、政治學研究方法與統計、研究方法與統計、政治哲學

      作者相關著作:《

      時間序列分析 -初版-目錄導覽說明

      • 第一章時間序列分析:導論

        第一節廻歸分析與時間序列

        第二節時間序列分析技術的發展

        第三節時間序列的基本概念分析

        第四節時間序列分析軟體的發展與應用

        第五節結語

        第二章時間序列的分析與預測的基本技術

        第一節緒言

        第二節預測的類型

        一、時間序列模型

        二、因果模型

        三、質化的模型

        第三節時間序列的成分

        一、趨勢成分

        二、循環成分

        三、季節成分

        四、不規則成分

        第四節預測誤差的測量

        一、誤差(Error)

        二、平均誤差(ME)

        三、平均絕對離差(MAD)

        四、均方差(MSE)

        五、平均百分比誤差(MPE)

        六、平均絕對百分比誤差(MAPE)

        第五節利用平滑法預測

        一、移動平均

        二、加權移動平均

        三、指數平滑

        第六節利用趨勢投射法預測時間序列

        一、趨勢投射法

        第七節利用古典分解法預測時間序列

        一、季節因素的運算

        二、消除季節性因子以顯現趨勢

        三、季節的調整

        第八節利用迴歸模型預測時間序列

        第九節結語

        第三章時間序列分析:廻歸技術的探究

        第一節導論

        第二節時間序列的廻歸分析:未滯延的範例

        一、一個比率目標的假設

        二、誤差項

        三、時間序列的廻歸模型

        (一)直線性:Y與X之間的關係是線性的

        (二)非機率的X:E

        (三)零的平均數:

        (四)恆定的變異數:

        (五)非自我廻歸:

        (六)常態性:誤差項是常態性分配

        四、沒有自我廻歸的假設

        五、違反沒有自我廻歸假設的結果

        六、傳統對自我相關的檢定

        七、一個可以選擇對立的估計方法

        八、虛擬-GLS估計

        九、小樣本的特性

        十、延伸到多元廻歸

        十一、一個比率目標假設的再斟酌

        第三節時間序列的廻歸分析:滯延的案例

        一、滯延的外衍變項

        二、滯延的內衍變項

        三、滯延內衍變項模型中自我相關的檢定

        四、估計

        五、虛擬-GLS估計

        六、IV-虛擬GLS

        七、一個修正比率目標的模型

        第四送禮節預測

        一、預測誤差

        二、預測的產生

        三、修正預測的方程式

        四、預測的評估

        第五節可以選擇的時間-相依過程

        一、可以選擇的過程

        (一)較高階自我廻歸的過程

        (二)移動平均的過程

        (三)混合的過程

        二、過程的辨識

        (一)滯延內衍變項模型的應用

        三、估計

        第六節摘要

        第四章在時間序列資料中自我相關與自我廻歸的探究

        第一節緒言

        第二節自我相關的問題

        第三節一階自我廻歸的誤差模型

        一、簡單的線性廻歸

        二、多元廻歸

        三、誤差項的屬性

        第四節自我相關與Durbin-Watson檢定

        一、自我相關

        二、 Durbin-Watson檢定

        三、範例

        四、評論

        第五節自我相關的修正測量

        一、預測變項的增加

        二、已被轉變變項的使用

        三、Cochrane-Orcutt 的程序

        1. p的估計

        2. 被轉變模型的適配

        四、Hildreth-Lu的程序

        五、一階的差分的程序

        六、三種方法的比較

        七、評論

        第六節以自我相關的誤差項進行預測

        第七節自我廻歸

        第八節提供趨勢發展的適配與預測的自我廻歸模型

        一、一階的自我廻歸模型

        二、二階的自我廻歸模型

        三、pth-Order的自我廻歸模型

        第九節結語

        第五章間斷的時間序列:ARIMA模型代數與技術分析

        第一節緒論

        第二節隨機組成成份,

        一、ARIMA 模型(0,0,0)與ARIMA 模型(0,d,0)過程

        二、自我相關函數

        三、移動平均模型

        四、自我廻歸的模型

        五、淨(偏partial)自我相關的函數

        六、混合自我廻歸-移動平均模型

        七、模型的建構

        八、季節的模型

        (一)季節性的非常定性

        第三節干預成份,

        一、一個突然的間斷的,不變的影響

        (一)辨識

        (二)估計

        (三)診斷

        (四)影響評估

        二、一個逐漸的,不變的影響

        三、一個突然的,暫時的影響

        四、檢定競爭的假設

        第四節結語

        第六章時間序列的資料分析與SPSS(18版)的操作過程

        第一節緒論

        第二節時間序列的廻歸

        一、時間就是一個預測式

        二、進行二次方程式趨勢

        三、診斷:自我相關的修正

        四、Durben-Watson的統計量

        五、差分

        六、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        (一)在時間就是一個預測式中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        (二)在進行二次方程式趨勢中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        (三)在診斷:自我相關的修正中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        (四)Durben-Watson的統計量中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        (五)在差分中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        第三節滯延

        一、分配的滯延

        二、KOYCK模型

        三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        (一)在分配的滯延中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        第四節自我廻歸

        一、AR(1)模型

        二、AR(2)模型

        三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        (一)在AR(1)模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作秒殺商品過程

        (二)在AR(2)模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程

        第五節指數平滑

        一、簡單的指數平滑

        二、平滑常數的選擇

        三、雙重指數平滑

        四、起動雙重指數平滑

        五、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        第六節季節的時間序列

        一、季節性

        二、季節的(測量秒購商品)指標

        三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        第七節季節的自我廻歸

        第八節季節的指數平滑

        一、季節指數平滑的起動

        二、平滑常數的選擇

        三、外在的RMSPE

        四、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法

        第九節季節的差分

        第十節季節的調整

        第十一節結語

        第七章時間序列預測模型:專題的分析與SPSS(13版)的操作

        第一節指數平滑模型

        第一節指數平滑模型

        一、模型類型

        (一)簡單的(二)雜林(Holt)(三)冬天(冬季)(四)習慣性(Custom)

        二、有四種模型的參數可以被要求進行選擇

        (一)一般的(Alpha, )(二)Gamma.( )(三)Delta.( )(四)Phi.( )

        三、使用指數平滑去預測未來的量尺

        四、理解你的資料

        五、建立與分析指數平滑模型

        六、建立與分析一個簡單的模型

        七、建立與分析一個雜木(Holt)模型

        八、建立冬季模型

        九、檢定模型預測能力

        十、使用模型去預測未來的量尺

        第二節自我廻歸

        一、方法

        (一)精確的最大概似(二)Cochrane-Orcutt(三)Prais-Winsten

        二、在自我相關廻歸出現時決定其顯著性的預測變項

        三、從普通(ordinary)最小限時商品平方廻歸進行預測

        (一)進行分析(二)係數(三)檢查殘差的常態性

        四、檢核殘差的自我相關

        五、把自我廻歸應用於問題

        (一)進行分析(二)係數(三)檢核殘差的自我相關

        六、再進行顯著性預測變項的分析

        七、摘要

        第三節ARIMA

        一、自我廻歸(ARIMA)

        二、差分(ARIMA)

        三、移動平均(ARIMA)

        四、季節的階

        五、使用ARIMA的步驟

        (一)辨識成份(二)估計(三)診斷

        六、起動的基本步驟

        (一)使用季節性ARIMA以預測變項進入童裝服飾目錄案例模型的分析(二)繪製童裝服飾目錄案例銷售的曲線圖(三)辨識模型(四)建立模型(五)模型診斷(六)增加預測變項到模型(七)檢定模型預測的能力(八)摘要

        七、使用干擾分析去決定市場分配

        (一)干擾分析策略(二)辨識一個模型(三)決定干擾的時期(四)創造干擾變項(五)進行分析(六)模型診斷(七)評估干擾(八)摘要

        第四節季節的分解

        一、模型

        二、從銷售量中排除季節性

        三、決定與設定定期或周期性

        四、理解輸出報表的結果

        五、摘要

        第五節 光譜的曲線圖

        一、使用光譜的曲線圖去證實關於周期性的指數

        二、進行分析

        三、摘要

        第八章時間序列模型塑造與預測:專題與SPSS(18版)的操作分析

        第一節緒論

        一、學習如何去使用專業的模組器

        二、學習如何去應用被儲存的模型

        第二節以專業模組器進行混合的預測

        一、檢測你的資料

        二、進行分析

        三、模型的預測

        四、摘要

        第三節應用已儲存的模型進行混合的預測

        一、進行分析

        二、模型適配統計量

        三、模型的預測

        四、摘要

        第四節使用專業模組器去決定顯著性的預測變項

        一、繪製你的資料圖形

        二、進商場百貨行分析

        三、序列的圖形

        四、模型的敘述表

        五、模型的統計量表

        六、ARIMA模型的參數表

        七、摘要

        第五節應用已儲存的模型使用預測式進行實驗

        一、擴張預測式的序列

        二、修正在預測期間預測式的值

        三、進行分析

        第六節季節的分解

        一、模型

        二、從銷售資料中消除季節性

        三、決定與設定週期

        四、進行分析

        五、理解輸出結果的資料

        六、好康摘要

        七、相關程序

        第七節光譜的圖形

        一、使用光譜的圖形去證實有關週期的預期

        二、進行分析

        三、理解週期的量尺與光譜的密度

        五、摘要

        六、相關程序

        第八節結語

      語言:中文繁體
      規格:平裝
      分級:普級
      頁數:984

      出版地:台灣

    商品訊息特點

    • 作者:余桂霖

      追蹤

    • 出版社:五南

      出版社追蹤

      功能說明

    • 出版日:2013/10/1
    • ISBN:9789571171470
    • 語言:中文繁體
    • 網路購物

    • 適讀年齡:全齡適讀

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    中國時報【陳育賢╱竹縣報導】

    鑑於糖尿病導致視網膜病變是造成失明最重要的原因,為建全縣民視力保護網,新竹縣政府衛生局於2002年起,成立社區視力健康照護網,在全縣9個鄉鎮衛生所開辦眼科門診,提供巡迴式醫療照護,提供偏鄉地區及糖尿病患視力篩檢及診療服務。

    縣府衛生局指出,在關西、新埔、芎林、橫山、寶山、峨眉、北埔、尖石、五峰等9個眼科醫療資源缺乏的鄉鎮成立照護網的同時,另也結合台大醫院眼科部、台灣眼科防盲教育研究醫學會及元培醫事科技大學視光系,於偏鄉不定期辦理眼科義診活動。

    此外,新竹縣「糖尿病品質支付服務方案」,更結合14家醫療院所,檢測、監測病人病情控制狀況與早期併發症,以預防、減緩及治療併發症。

    新竹縣長邱鏡淳上任以來,積極關注新陳代謝不良症候群引發之慢性病症,針對影響國人健康的難題,著墨預防重於治療,極力在提升醫療資源上爭取設置醫院、開闢醫療專車,也舉辦各式假日休閒運動,路跑、自行車、各類球賽等親子同樂,號召規律運動,遠離病痛!

    除了「友善新竹好藥局APP」之外,新竹縣10月起也以偏鄉地區、獨居老人及身心障礙者為服務對象的「在地行動服務」,由3鄉鎮擴大為10鄉鎮,還自8項福利服務增為12項,透過行動載具執行行動辦公室服務。

    另,健保署與新竹縣政府合作,在偏遠的原住民新竹縣五峰鄉及尖石鄉,全國創先健保卡製卡零距離,在地製現場領,不必再舟車勞頓或郵件等候,10分鐘就可拿到熱勝騰騰的健保卡。

    此外,為鼓勵落實低碳在地飲食,辦理低碳健康蔬食創意競賽,執行健康體重管理及改善致胖環境,2011年至今輔導55家餐飲業加入健康餐盒行列,2016年健康減重號召1萬6810人在9月底前減重18公噸683.8公斤,尤其配合節慶、產業活動推廣休閒運動,辦理包括峨眉鄉大桔大利峨眉環湖路跑、寶山橘子路跑等7項路跑活動,親子同樂,拋開煩腦,擁抱健康!

    復興航空驚傳明天(22號)將停航。民航局副局長方志文證實,復興航空已經通知民航局明天將停飛一天的決定,但是並沒有透露原因。民航局表示復航臨時宣布停飛,最高可能將面臨300萬元的罰款。

    方志文表示,復興航空在今天下午已經通知民航局22號將停航一天的決定。但是復興航空並沒有透露停航原因,民航局將在22號上午邀請復興航空高層會談了解情況。

    民航局方面目前已經請復興航空安排已訂位旅客轉搭其他航空。方志文表示針對復興航空臨時通知停飛,依情節嚴重程度將可開出新台幣60萬到300萬的罰款,民航局還要再了解是否有構成開罰要件。

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    下面附上一則新聞讓大家了解時事

    台南市議會議事廳官員席22日飄揚著青天白日滿地紅的國旗旗海,市議員王家貞以此來提醒市長賴清德、在場市府官員和蔡英文總統,他們的俸祿是來自中華民國,要正視中華民國存在的事實。

    王家貞於質詢一開始就以賴清德全省拜廟,質問賴清德的『中場戰事』為何?小英現在的民調只剩百分之26,賴清德未來是一路向北爭取大位?還是守護台南做好做滿?為何她沒收到賴清德拜廟送的椪餅?是否小英的民調越低,賴清德選總統的機會就越高?面對王家貞一連串的質問,賴清德則說,拜廟純為感謝北部廟方0206對台南市的捐款。

    王家貞接著以『強姦民主、騙子當道、草菅人命、奴性堅定』痛批賴清德。她說,賴清德以李全教前議長為托詞2百多天不進市議會,造成黨派對峙,順賴清德者昌,逆其者亡,搞得台南市議會雞飛狗跳,這不是李全教或賴美惠的錯,這是賴清德強姦民主的錯。

    至於美豬議題、日本核災食品開放等民生議題,則更顯賴清德和民進黨騙子當道、草菅人命、奴性堅定。 王家貞特別秀出賴清德2015以及2016民調,顯示其在6都,經濟力和社福力民調分別是排名第5和第6,台南市民生不振百業蕭條,東區現在居然有64家店面待租,連台南市今年的自殺率都增高了,顯示台南市不是一個適合安養的城市。

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