本书旨在全面介绍预测方法,并为读者提供关于每种方法的足够信息,以便他们能够明智地使用它们。我们不打算对每种方法背后的理论细节进行全面的讨论,尽管每章末尾的参考文献将填补许多这些细节。 这本书是写给三个读者的:(1)那些发现自己在商业领域做预测的人,他们可能没有在该领域接受过任何正式的培训;(2)商科本科学生;(3)选修预测课程的MBA学生。我们自己也在澳大利亚莫纳什大学(Monash University)攻读商学学士或商学学士学位的学生的三年级课程中使用它。 对于大多数章节,我们只假设读者熟悉统计学入门知识和高中代数。有几个部分也需要矩阵的知识,但这些都被标记了。

在每章的末尾,我们提供了一个“进一步阅读”的列表。一般来说,这些清单包括建议的教科书,提供了该主题更高级或更详细的处理。如果没有合适的教科书,我们建议期刊文章提供更多的信息。 我们在书中使用R,我们希望学生学习如何用R进行预测,R几乎在每个操作系统上都是免费的。它是所有统计分析的绝佳工具,而不仅仅是预测。有关安装和使用R的说明,请参阅“使用R”附录。 书中的所有R示例都假设您已经加载了CRAN上可用的fpp2包,使用库(fpp2)。这将自动加载其他几个包,包括forecast和ggplot2,以及书中使用的所有数据。在编写本书时,我们使用了fpp2包的v2.4版和预测包的v8.20版。这些可以从CRAN以通常的方式安装。这些包的早期版本不一定会给出与本书中显示的结果相同的结果。

我们将对所有图形使用ggplot2包。如果你想学习如何修改图表,或者创建自己的ggplot2图形,这些图形与本书中展示的示例不同,请阅读ggplot2书籍(Wickham, 2016),或者在DataCamp在线学习平台上学习ggplot2课程。

还有一个基于这本书的DataCamp课程,介绍了第2章、第3章、第7章和第8章中的一些思想,并简要介绍了第9章和第11章中的一些主题。 * 这本书在几个方面与其他预测教科书不同。 * 它是免费的,而且是在线的,这使得它可以被广泛的受众所接受。 * 它使用R,这是一种免费的、开源的、非常强大的软件。 * 在线版本不断更新。您不必等到下一版才删除错误或讨论新方法。我们会经常更新这本书。 * 从我们自己的咨询实践中,有几十个真实的数据例子。我们曾与数百家企业和组织合作,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,并指导了我们预测的总体理念。 * 我们比大多数预测者更强调图形方法。我们使用图表来探索数据,分析拟合模型的有效性,并给出预测结果。

https://otexts.com/fpp2/

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