姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。

本书是作者经过10余年的教学实践，在总结前两版教材的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。

关于时间序列的资料，即ARMA模型。
基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真

应用广泛的广义相加模型，可以进行时间序列分析（如环境污染物与健康的关系）。

金融时间序列分析（中文第3版），金融时间序列分析（中文第3版）

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

时间序列分析的工程应用上下全册，完全没问题，可以用。

华章数学译丛19时间序列分析的小波方法中英文

时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。
代码

spss统计分析和数据挖掘案例视频教程和案例数据集。
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结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。