标题：时间序列预测实践教程
图书信息
作者：（美）格雷特 李洪成[1]
定价：25元
印次：1-1
装帧：平装
印刷日期：2012-8-22
图书简介
本书是一本侧重于时间序列分析预测实践的教材。它从时间序列预测的整个过程来组织全部内容。主要内容有时间序列预测的流程、时间序列数据的收集和预处理、预测精确度的衡量指标、各种不同的预测分析方法。它既涵盖了基于模型的预测分析方法，也涵盖了数据驱动的预测分析方法。书中给出了大量的实际案例，读者可以从中获取进行时间序列预测所必需的经验。
本书可以作为实用时间序列预测分析的教材，也可以作为预测分析实践人员的参考书。
前言
时间序列预测实践教程序言
本书的主要内容是基于作者在多年讲授时间序列预测分析的讲义基础上形成的。在给MBA学员以及统计教育网站的学员讲授时间序列预测时，作者深感大多数教材侧重于时间序列分析的理论推导，缺少实践性。虽然经过刻苦的学习，但是当面对实际问题时，学生仍然感到茫然无措。根据作者多年教授数据分析和预测分析类课程的经验，“如果学习的目的是要把知识应用于现实世界中，那么从做中学是最好的学习方法”。为此，本书从实践的角度出发，涵盖了预测分析的整个过程。它涵盖了从预测目标的定义、数据的获取、预测分析的各种实用方法、预测分析的实施，到预测报告和预测方法的实际部署。本书的内容是自我包含的，适用于一个学期两个学分的实用时间序列分析课程。同时，本书的内容也适合读者自学。本书的内容按照以下方式来组织：? 本书的内容相比其他时间序列教材相对较少，其目的是减少读者的阅读时间并专注于实际问题的解决。? 本书的解释力求简洁明了，注重基本概念而避免繁重的理论推导。? 除第8章外，每一章后都给出了丰富的练习题。这些练习旨在加深读者对预测分析过程中基本概念的理解，同时对实际预测过程进行演练。大部分题目来源于现实世界的实际问题，它们要求应用软件来求解，并要求对预测分析的结果给出解释。? 用实际案例贯穿全书。? 本书着重于预测分析的完整过程，而不是侧重于某一个模型或者算法。? 本书的最后一章给出了实际案例供读者进行操练。本章给出了三个案例，每一个案例都会指导读者进行预测分析的整个过程。完成这一章的案例将帮助读者增加以后预测分析实践的实际经验。时间序列预测实践教程前言 如果采用本书作为本科生实用时间序列课程的教材，它适合于一个学期两学分的课程。教师可以根据需要自行进行安排课程的进度。或者按照如下的安排：? 第1周 第1章和第2章的第1节、第2节；? 第2周 第2章的第3节到第5节；? 第3周 第3章；? 第4周 第4章以及习题讲解；? 第5周～第7周 第5章；? 第8周～第9周 第6章；? 第10周～第11周 第7章；? 第12周 第8章；? 第13周～第15周 第9章。应用本书教学过程中，最好的方法是采用理论讲解和课堂试验的方式。学生作业采取小组作业的方式。例如，3到5人为一个小组，一起协作完成一个案例。这样，学生既可以明白在实际工作中分工合作的重要性，同时也锻炼了团队精神。为了专注于预测分析的整个流程和预测分析的思想，本书采用了一款基于Excel的插件-XLMiner，来讲解预测分析的流程和不同的预测方法。读者只需要具备Excel的基本知识就可以应用预测分析的各种方法，这将大大减少学习软件的时间。但是，本书中的方法可以应用任何预测分析软件来实现，例如SPSS、Minitab、Stata、SAS、JMP或者R。值得一提的是，对于熟悉R的读者，R软件包forecast是一款极为出色的时间序列分析软件，读者可以自行试验。本书的支持网站将给出大致相当的R代码来实现书中的例子。另外，本书极力提倡应用可视化软件来对时间序列数据进行探索性分析，尤其是有多个时间序列的情况。书中应用到了两款可视化软件：TIBCO Spotfire和Tableau。在第2章中展示了这两款软件的强大可视化能力。
图书目录
第1章 预测过程简介1
1.1 预测应用1
1.2 本书常用符号1
1.3 预测过程2
1.4 预测目标--以美国铁路客运公司为例3
1.4.1 描述性目标和预测性目标4
1.4.2 向前预测期数和预测数据更新5
1.4.3 预测的应用6
1.4.4 预测自动化水平6
第2章 数据9
2.1 数据收集9
2.2 时间序列的组成成分11
2.3 时间序列的可视化11
2.4 交互式可视化16
2.5 数据预处理19
第3章 预测结果评估24
3.1 数据分割24
3.1.1 按时间划分时间序列25
3.1.2 合并训练集和验证集建立最终预测模型26
3.1.3 选择验证集区间28
3.2 简单预测28
3.3 衡量预测精度29
3.3.1 常用衡量预测精度的指标29
3.3.2 衡量模型预测精度指标的注意问题31
3.4 预测不确定性评估33
3.4.1 预测误差的分布33
3.4.2 预测区间33
时间序列预测实践教程目 录第4章 预测方法概述36
4.1 基于模型的方法和数据驱动的方法36
4.2 外推法、计量模型和外部信息37
4.3 人工预测和自动预测38
4.4 组合方法38
第5章 基于回归的预测方法43
5.1 趋势模型的分析43
5.1.1 线性趋势43
5.1.2 指数趋势48
5.1.3 多项式趋势49
5.2 带有季节性趋势的模型51
5.3 同时带有趋势性和季节性的模型54
5.4 由模型进行预测56
5.5 AR模型和ARIMA模型58
5.5.1 计算自相关59
5.5.2 利用自相关信息来提高预测精度62
5.5.3 评价可预测性65
5.6 不规则的趋势模式66
5.6.1 离群值67
5.6.2 特殊事件67
第6章 平滑方法80
6.1 引言80
6.2 移动平均80
6.2.1 中心移动平均： 方便可视化81
6.2.2 截尾移动平均： 方便预测81
6.2.3 选择窗口宽度(?w?)86
6.3 差分86
6.3.1 剔除趋势86
6.3.2 剔除季节性(季节调整、去季节化)87
6.3.3 剔除趋势和季节性88
6.4 简单指数平滑处理88
6.4.1 选择平滑处理参数α89
6.4.2 移动平均和简单指数平滑之间的关系90
6.5 高级指数平滑处理91
6.5.1 带有趋势的序列： 加法模型91
6.5.2 带有趋势的序列： 乘法模型91
6.5.3 带有趋势和季节性的序列92
6.5.4 带有季节性的时间序列(无趋势)93
6.6 指数平滑方法的扩展95
6.6.1 多个季节周期95
6.6.2 加法平滑常数95
第7章 其他预测方法105
7.1 预测中如何应用外部信息105
7.1.1 案例1: 预测农作物的产量106
7.1.2 案例2: 预测电影的票房收入107
7.2 预测二元结果108
7.3 逻辑回归108
7.3.1 逻辑回归简介108
7.3.2 案例： 澳大利亚Melbourne的降雨预测110
7.4 神经网络113
7.4.1 神经网络模型114
7.4.2 预处理117
7.4.3 用户输入117
7.4.4 案例： 预测Amtrak公司的客流118
7.4.5 神经网络的输出119
第8章 沟通和维护125
8.1 预测结果的报告125
8.2 预测监测127
8.3 撰写报告128
8.4 保持预测记录128
8.5 决策者的预测调整129
第9章 实习案例131
9.1 预测公共交通需求131
9.1.1 问题背景131
9.1.2 问题描述131
9.2 游客预测133
9.2.1 问题背景133
9.2.2 问题描述133
9.3 预测股票价格的变化(2010年INFORM比赛题目)135
9.3.1 问题背景135
9.3.2 问题描述135
附录A XLMiner软件的获取方法和菜单项简介139
参考文献143