引言

欢迎阅读我们的在线预测教材。

本书的目的是对预测方法进行全面的介绍,并让读者快速上手每一种预测方法。我们没有详细讨论每种方法背后的理论细节,但读者可以从每个章节最后的参考文献中找到这些细节。

本书适合三类读者:(1)在业界想做预测但没有受过该领域专业教育的人;(2)读商科的本科生;(3)MBA学生。在澳大利亚莫纳什大学我们将该书用作商学本科三年级的课程教材。

在大部分章节中,我们假设读者熟悉初级统计学以及高中代数。有几个章节需要矩阵知识,但我们已做了标记。

在每个章节的最后,我们给出了“扩展阅读”。一般情况下,读者可以从“扩展阅读”中所列教材中找到更深层次或更详细的细节。如果没有合适的教材,我们给出了期刊文章,以提供给读者更多的参考信息。

在整本书中我们使用R 语言,我们打算让学生学习如何用R进行预测。R是免费的,而且几乎适用于任何操作系统。R不仅适用于预测,而且还是所有统计分析的绝 佳工具。对于如何安装和使用R,请参见附录中的使用R

本书中的所有R示例都假设读者已首先加载了 fpp3 包:

library(fpp3)
#> ── Attaching packages ──────────────────────────────── fpp3 0.5 ──
#> ✔ tibble      3.2.1     ✔ tsibble     1.1.4
#> ✔ dplyr       1.1.4     ✔ tsibbledata 0.4.1
#> ✔ tidyr       1.3.1     ✔ feasts      0.3.2
#> ✔ lubridate   1.9.3     ✔ fable       0.3.4
#> ✔ ggplot2     3.5.1     ✔ fabletools  0.4.2
#> ── Conflicts ───────────────────────────────────── fpp3_conflicts ──
#> ✖ lubridate::date()    masks base::date()
#> ✖ dplyr::filter()      masks stats::filter()
#> ✖ tsibble::intersect() masks base::intersect()
#> ✖ tsibble::interval()  masks lubridate::interval()
#> ✖ dplyr::lag()         masks stats::lag()
#> ✖ tsibble::setdiff()   masks base::setdiff()
#> ✖ tsibble::union()     masks base::union()

这将加载相关的数据集,并加载上面列出的几个包。其中包括几个tidyverse软件包,以及在”tidy”框架中处理时间序列和预测的软件包。

上面的输出也显示了我们在编译本书本版本时使用的软件包版本。本书中的一些示例可能不支持早期版本的软件包。

最后,输出列出了一些冲突,显示了当多个包中有同名函数时将优先选择哪个函数。

本书与其他预测教科书相比有以下几个鲜明特点:

  • 本书是免费的,并可以在线阅读,这使本书受众更广。
  • 本书使用R,R是免费的、开源的、极其强大的软件。
  • 本书的在线版本会持续更新。读者不需要等到下一版书的出版就可以看到书中的错误被纠正或者书中讨论了新的方法,因为我们将频繁在线更新本书。
  • 本书展示了许多真实数据示例,这些都是从我们自己的咨询实践中获取的资源。我们已与上百家企业合作帮助他们解决预测问题,这些经验直接促成了这里给出的许多例子,并指导了我们的预测理念。
  • 我们比大部分预测者更强调图形方法。我们通过图形来探索数据、分析模型的有效性并展示预测结果。

第三版的变化

本书第三版中最重要的变化是我们使用了tsibblefable包,而不是forecast包。这允许我们与tidyverse系列的包紧密集成。因此,我们也更新了很多示例。

我们还增加了一些关于时间序列特征的新内容,并重新组织了本书章节,因此第24章节在引入任何预测方法之前讨论了时间序列的探索性分析。这是因为在我们试图建立任何模型和做出任何预测之前,我们首先应该对要研究的时间序列、它们的模式和特征有一个很好的理解。

这本书早期版本的热心读者已告知我们他们发现的许多笔误和错误。这些信息已同步在网上更新。毫无疑问,我们在不断更新教材内容的同时会引入一些新的错误,一旦发现,我们会尽快在线修改。当发现错误时请继续让我们知晓

在这本书的在线版本中,我们在大部分章节的开头都植入了一些原书作者的授课视频。这些视频旨在补充每一节中的书面材料。你可以在YouTube上查看整个播放列表

如果你有关于使用本书中讨论的R包的问题,或者关于一般预测的问题,请在RStudio社区网站上提问。

 

快乐预测!

Rob J Hyndman 和 George Athanasopoulos

2021年5月


如果引用本书的英文在线版本,请使用:

Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. OTexts.com/fpp3. Accessed on <current date>.

 

本书的中文在线版本最后一次更新于 2024-06-19。

本书的英文纸质版(可于亚马逊购买)最后一次更新于2021年5月31日。