Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications。多元时间序列分析的经典书籍

TIGRAMITE –时间序列数据集的因果发现 版本4.2 （Python软件包） 一般注意事项 Tigramite是一个因果时间序列分析python软件包。 它允许从高维时间序列数据集中有效地重构因果图，并对获得的因果相关性进行建模，以进行因果中介和预测分析。 因果发现基于适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试。 还包括用于高质量结果图的功能。 请根据您使用的方法引用以下论文： PCMCI：J。Runge，P。Nowack，M。Kretschmer，S。Flaxman，D。Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联。 科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI +：J. Runge（2020）：在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。 对不确定性的第36届学术会议论文集人工智能，UAI 2020年，加拿大多伦

内容包括时间序列分析及应用R语言书，课后习题答案、还有相关的R语言代码

利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑法、条件异方差模型实现消费者信心指数时间序列的分析和预测。并对三种消费者景气指数（信心指数、预期指数、满意指数）进行协整检验。是课程期末大作业报告的R语言代码。数据来自中经网统计数据库。不提供分析报告和原始数据，代码仅供参考，欢迎指正。

pmdarima Pmdarima（最初为pyramid-arima ，表示“ py” +“ arima”）是一个统计库，旨在填补Python时间序列分析功能中的空白。 这包括： 相当于R的功能 平稳性和季节性统计检验的集合 时间序列实用程序，例如微分和逆微分 大量内生和外生的变形器和特征器，包括Box-Cox和Fourier转换 季节性时间序列分解 交叉验证实用程序 丰富的内置时间序列数据集，用于原型制作和示例 Scikit学习式管道可整合您的估算器并促进生产 Pmdarima在内部隐藏了 ，但设计时使用了熟悉scikit学习背景的用户熟悉的界面。 安装 Pmdarima在pypi上具有Windows，Mac和Linux（ manylinux ）的二进制和源发行版，软件包名称为pmdarima ，可以通过pip下载： $ pip install pmdarima 快速入门示例 在数据集上拟合一个简单的自动ARIMA： import pmdarima as pm from pmdarima . model_selection import train_test_split im

【项目实战】基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战 内容包括： 资料说明：包括数据集+源代码+PDF文档说明+代码视频讲解。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据收集； 3)数预处理； 4)RBF神经网络半导体刻蚀机故障诊断模型的构建； 5)模型评估； 6)实际应用。

初步预测代码matlab 生态工具 ECOTOOL包含用于识别，验证和预测动态模型的几种例程。 该工具箱包括各种具有可视化支持的探索性，描述性和诊断性统计工具，这些工具以易于使用的图形用户界面设计。 它还结合了复杂的自动程序来进行识别，精确的最大似然估计和离群值检测，可用于文献中提供的许多类型的模型（例如，多季节ARIMA模型，传递函数，指数平滑，不可观测的分量，VARX）。 例如，您可以通过自动识别异常值来估计指数平滑或未观察到的组件模型，这是我以前从未见过的。 您也可以运行具有两个季节（例如每日和每周）的ARIMA模型自动识别… 仅需几行代码，您就可以对时间序列进行全面的分析。 该工具箱提供了深入的文档系统和联机帮助，并且其中包含许多演示，这些演示将指导您完成时间序列建模的过程。 Matlab的ECOTOOL工具箱已发布在PLOS ONE中，您可以在其中找到一些示例以及工具箱概述（）。

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时间序列分析（济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）（上下册） 丛 书 名济科学译丛 作 者：詹姆斯·D.汉密尔顿 出 版 社：中国人民大学出版社 出版时间：2015-1-1 ＩＳＢＮ：9787300202136 版 次：1 页 数：948页 字 数：1143 千字 印刷时间：2015-1-1 开 本：16开 纸 张：胶版纸 印 次：1 包 装：平装 定价：118.00元