E.J.汉南。（编辑）;克利希纳亚，P.R。（编辑）;拉奥，M.M。（编辑） [米歇尔·德斯特勒（M.Deistler）。;W.A.富勒。;蒂奥，G.C。;R.D.马丁。;Yohai，V.J。;R.H.琼斯。;Ljung，L。;Young，P。;医学硕士卡梅隆。;汤姆森，P.J。;D.F.尼科尔斯。;A.R.帕根。;R.柴田。;拉奥，M.M。;巴加兰，C.S.K。;Chang，D.K。;剑桥大学。;德索萨，P。;泰尔·H·。;D.G.菲比格。;Ozaki，T。] 时域中的时间序列。 （英语） Zbl 0578.62074号 统计手册，第5卷。阿姆斯特丹-纽约-牛津：北荷兰。十四、 490页96.00美元；英国国防部。275.00 (1985). 本书介绍了时间序列时域分析的最新进展。包括以下几个方面的贡献。第9章讨论了ARMA（X）和状态空间模型的参数化M.Deistler先生此类模型中参数的估计是第1章的主要主题W.A.Fuller先生（非平稳AR模型），第3章G.C.Tiao公司（传递函数模型、干预分析、异常值检测），第4章R.D.马丁和V.J.尤海（ARMA模型的稳健技术），第5章R.H.琼斯（具有不等间距数据的MLE），第7章L.Ljung先生（预测误差方法、工具变量方法、递归算法和批处理算法），第8章P.杨（精细工具变量近似ML递归迭代过程），第14章M.A.卡梅伦和P.J.汤姆森（传递函数模型、频率特性）和第16章D.F.尼科尔斯和A.R.帕根（变系数（AR）回归）。时间序列模型结构的估计在第6章中由R.柴田第10章介绍了一些非平稳随机过程的各个方面（由M.M.拉奥)，第11章（由C.S.K.巴加兰)和第12章（由D.K.Chang先生). 非线性时间序列模型（如振幅相关AR方程）在第2章中讨论小崎T.Ozaki.时间序列的抽样设计问题在第13章中由南坎巴尼。最后，在第15章（语音识别）中通过P.J.汤姆森和P.de Souza先生，以及在第17章（从小样本中估计大型经济计量模型）中H.泰尔和D.G.菲比格值得一提的是，其他几章包含了数字应用，作为所介绍技术的说明，尤其是P.Young的第8章，其中包含了环境、生态和经济数据的几个应用。审核人：P.斯托伊卡 引用于1审查引用于22文件 理学硕士： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62-02年 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 93E12号机组 随机控制理论中的辨识 关键词：时间序列;生态学;时间序列的时域分析;参数化;状态空间模型;非平稳AR模型;传递函数模型;干预分析;异常检测;稳健的技术;ARMA模型;不等间距数据;预测误差方法;工具变量法;算法;近似ML递归迭代过程;频率特性;可变系数;非线性时间序列模型;振幅相关AR方程;时间序列的抽样设计;语音识别;大型经济计量模型的估计;数值应用 PDF格式BibTeX公司 XML格式