在数据分析过程中,研究者经常面临着高度波动且看似随机的观察数据。大量文献显示,假设基础随机过程并不一定代表所研究的过程的本质,当使用其他工具时,会出现确定性的特征。非线性时间序列分析(NLTS)允许研究人员检验观察到的波动性是否隐藏了系统性的非线性行为,并严格地描述统治动态。非线性时间序列分析检测到的行为模式,结合科学原理和其他专家信息,指导了机械模型的设定,这些模型用来解释现实世界的行为,而不仅仅是再现它。关于理解和使用NLTS工具(例如混沌理论)所需的数学复杂性水平,常常存在误解。然而,NLTS中使用的数学远比许多其他科学主题,如数学拓扑学、相对论或粒子物理学,要简单得多。因此,NLTS的工具主要被限制在数学和物理学领域使用。然而,在许多领域中调查的许多自然现象,都揭示了确定性的非线性结构。在这本书中,我们旨在向更广泛的读者介绍NLTS的理论和实证,使这一非常强大的科学领域能够应用到许多科学领域。本书面向物理、工程、生物、农业、经济和社会科学的学生和专业人员,作为使用R计算机语言的非线性时间序列分析(NLTS)教科书。