对程序员

Question

我是一名对处理和分析时间序列数据感兴趣的程序员。我知道基本的统计数据和数学，但我担心这一切 您能否推荐不需要博士学位的好书和/或文章。理解他们？
至于我的具体任务 - 我希望能够发现趋势，消除异常值，能够进行预测并计算一系列值的统计数据。我们的系统中有很多事件发生。
我开始阅读＆＃34;时间序列和预测简介＆＃34;布罗克威尔和戴维斯 - 我完全迷失在数学方面。
异常值异常值更新我指的是数据点并不一定有意义。例如平均每英镑汇率为1.5美元（+ - 10美分），但即将到来的人提供1.09美元，并表示他完全合法。

Answer 1

我发现NIST工程统计手册的chapter on time series是对基本时间序列建模的简单而清晰的介绍。它讨论了指数平滑，自回归，移动平均和最终ARMA时间序列建模。这些可用于趋势分析和可能的预测，但需经过验证。

异常值/异常检测是一项非常不同的任务; NIST的书对此并不多。了解您试图检测哪种异常值会很有帮助。

Answer 2

我浏览了大量的书籍和文章，这是我的发现。也许他们会帮助像我这样的人 关于理论 - 我发现了一篇很好的文章An Introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting。这并不意味着我理解了它的所有内容，但它是对可用时间序列模型的非常好的概述。
如果您喜欢我，并希望看到一些实际的代码 - 那就是article series on QuantStart。示例在R中，但我猜其中许多都可以移植到Python。
我强烈推荐迈克尔·霍尔斯 - 摩尔的QuantStart blog，我发现文章易于阅读，而且作者做得很好，尽量不要用数学来压倒读者。我也读过Michael的first book，对于像我这样的空间初学者来说，这是一个很好的选择。
关于这个主题的教科书对我来说非常难以阅读。我试过了Time Series Analysis by Hamilton，但还没走到尽头。
关于我提到的异常检测 - 我发现this question on SO和its stats counterpart。从它的外观来看，它不是你可以在几个晚上学习和实施的东西，至少不适合我。