स्व-अध्ययन समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए किताबें?

Question

मैंने हैमिल्टन द्वारा टाइम सीरीज़ एनालिसिस शुरू किया, लेकिन मैं निराशाजनक रूप से हार गया। यह पुस्तक वास्तव में मेरे लिए खुद से सीखने के लिए बहुत ही सैद्धांतिक है।

क्या किसी के पास समय-श्रृंखला विश्लेषण पर एक पाठ्यपुस्तक के लिए एक सिफारिश है जो स्व-अध्ययन के लिए उपयुक्त है?

Comments

मुझे लगता है कि एक सामुदायिक विकि प्रश्न होना चाहिए।

— रोब हाइंडमैन

क्या आप अपनी विशेष आवश्यकताओं के बारे में थोड़ा और अधिक विवरण प्रदान कर सकते हैं: अकादमिक (वैज्ञानिक, पीएचडी), व्यावहारिक (मॉडल निर्माण, इंजीनियरिंग, प्रोग्रामिंग), असहमति का स्तर (मैक्रो, माइक्रो, पैनल डेटा), अनुप्रयोग का क्षेत्र (माइक्रोइकॉनॉमिक्स) मैक्रोइकॉनॉमिक्स, फाइनेंस, फिजिकल साइंस), कुछ अन्य विवरण हो सकते हैं जिन्हें आप प्रासंगिक मानते हैं।

— पापेल सेलोव

मैं हमेशा क्रिस चैटफ़ील्ड द्वारा विश्लेषण के टाइम सीरीज़ का एक बड़ा प्रशंसक रहा हूं

— kaybenleroll

मेरे पास amazon.co.uk/Time-Series-Analysis-Univariate-Multivariate/dp/… के लिए एक मजबूत व्यक्तिगत पूर्वाग्रह है। क्षमा करें @Taylor वह इंटरवेंशन डिटेक्शन के विचार का इलाज नहीं करता है जो उपयोगी मॉडल की पहचान करने में महत्वपूर्ण है।

— आयरिशस्टैट

मैं ब्रॉकवेल और डेविस "टाइम सीरीज़: थ्योरी एंड मेथड्स 2 एडिशन" स्प्रिंगर 1991 की सिफारिश करता हूं।

— माइकल चर्निक

Answer 1

मैं निम्नलिखित पुस्तकों को पुनः प्राप्त करूंगा:

1. समय श्रृंखला विश्लेषण और इसके अनुप्रयोग: आर उदाहरण के साथ
2. समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान उदाहरण के द्वारा

मुझे उम्मीद है इससे आपको मदद मिली होगी। शुभकामनाएँ!

Comments

(+1) मुझे पहली पुस्तक मिली है जिसे आपने बहुत उपयोगी माना है।

— मैक्रों

बायोस्टैट, क्या आप स्पष्ट कर सकते हैं कि आप उन पुस्तकों को दूसरों के ऊपर क्यों सुझाएंगे?

— n

या आप, @ मैक्रो, यह एक समुदाय विकी है?

— n

बहुत अच्छी किताबें, लेकिन शायद कुछ और भी आसान हो सकता है?

— user1406647

अगर हम अमेज़न समीक्षाओं के अनुसार जाते हैं, तो इनमें से कोई भी पुस्तक अनुकूल साबित नहीं हुई है, यदि बिल्कुल भी, शुरुआती लोगों के लिए, अकेले सीखने वालों को शुरुआत करने दें।

— स्टुकैश

Answer 2

पूर्वानुमान: Rob J Hyndman और George Athanasopoulos द्वारा सिद्धांत और व्यवहार मुफ्त ऑनलाइन उपलब्ध हैं: http ://otexts.fn/

यह अपने आप में एक अच्छी किताब है; Makridakis और Wheelright के साथ Hyndman की पिछली पूर्वानुमान पुस्तिका को अत्यधिक माना जाता है, लेकिन इसमें अतिरिक्त लाभ है कि आप देख सकते हैं कि आपको कीमत क्या मिल रही है।

Comments

+1। ध्यान दें कि पुस्तक अब पेपर संस्करण के रूप में भी उपलब्ध है । (अधिक विशेष रूप से, समय में एक विशेष बिंदु के रूप में संस्करण है - ऑनलाइन संस्करण लगातार अपडेट किया जा रहा है ।)

— स्टीफन कोलासा

Answer 3

ऐसी तीन पुस्तकें हैं जिनका मैं हमेशा एक Rप्रोग्रामिंग और टाइम सीरीज़ एनालिसिस के नजरिए से जिक्र करता रहता हूं :

1. टाइम सीरीज़ एनालिसिस एंड इट्स एप्लीकेशन: विद आर एग्जाम्पल्स बाय शुमवे एंड स्टोफ़र
2. टाइम सीरीज़ एनालिसिस: एप्लीकेशन विथ आर इन क्रायेर एंड चान।
3. काउपरट्विट और मेटकाफ़ द्वारा आर के साथ परिचयात्मक समय श्रृंखला

शुमवे और स्टोफर द्वारा पहली पुस्तक एक खुला स्रोत (संक्षिप्त) संस्करण उपलब्ध नहीं है ऑनलाइन बुलाया EZgreen संस्करण।

यदि आप विशेष रूप से टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग में देख रहे हैं, तो मैं निम्नलिखित पुस्तकों की सिफारिश करूंगा:

1. Makridakis, Wheelwright और Hyndman द्वारा पूर्वानुमान के तरीके और अनुप्रयोग । मैं इस पुस्तक का बार-बार जिक्र करता रहता हूं, यह एक क्लासिक है, लेखन शैली बिल्कुल अभूतपूर्व है।
2. अच्छा आर उदाहरणों के साथ उपरोक्त पुस्तक के लिए एक ऑनलाइन उत्तराधिकारी हैन्डमैन और अथानासोपोलोस द्वारा सिद्धांत और अभ्यास का पूर्वानुमान लगाया गया है।
3. यदि आप क्लासिक बॉक्स जेनकिंस मॉडलिंग दृष्टिकोण को देख रहे हैं, तो मैं टाइम सीरीज़ एनालिसिस की सिफारिश करूँगा : बॉक्सिंग, जेनकिंस और रींसल द्वारा पूर्वानुमान और नियंत्रण ।
4. ट्रांसफर फंक्शन मॉडलिंग और पूर्वानुमान पर एक असाधारण उपचार पैंकरात्ज़ द्वारा डायनेमिक रिग्रेशन मॉडल के साथ पूर्वानुमान लगाने में है । फिर से लेखन शैली बिल्कुल शानदार है।
5. एक और अत्यंत उपयोगी अगर आप वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए पूर्वानुमान लगाने के लिए आर्मस्ट्रांग द्वारा पूर्वानुमान के सिद्धांत हैं ।

मेरी राय में, किताबें 1, 4 और 5 सर्वश्रेष्ठ पुस्तकों में से कुछ हैं। Hyndman और Athanasopoulos द्वारा पूर्वानुमान सिद्धांत और अभ्यास जैसे कई क्योंकि यह खुला स्रोत है और Rकोड हैं। यह चौड़ाई के बारे में कोई तरीका नहीं है, पूर्वानुमान के तरीकों की कवरेज की गहराई और इसके लेखन की शैली पूर्ववर्ती मकारिदकिस एट अल .. नीचे कुछ विपरीत विशेषताएं हैं, इसलिए मुझे माक्रिडैकिस एट अल पसंद है:

1. संदर्भों की सूची: उदाहरण के लिए बॉक्स जेनकिंस अध्याय मेक्रीडाकिस एट अल में ~ 31 संदर्भ हैं, हंडमैन एट अल कई अध्यायों में बहुत कम या कोई संदर्भ नहीं है।
2. चौड़ाई और कवरेज में गहराई - Hyndman एट अल। मुख्य रूप से Univariate विधियों पर विशेष रूप से पहले लेखक द्वारा विकसित किया गया है, जबकि Makridakis एट। अल न केवल अपने स्वयं के अनुसंधान पर बल्कि तरीकों और आवेदन की एक विस्तृत विविधता पर ध्यान केंद्रित करते हैं और वास्तविक विश्व अनुप्रयोग और अधिक अकादमिक ध्यान केंद्रित होने के विपरीत सीखने पर भी जोर दिया जाता है।
3. लेखन शैली - मैं वास्तव में शिकायत नहीं कर सकता क्योंकि दोनों पुस्तकें असाधारण रूप से अच्छी तरह से लिखी गई हैं। हालाँकि मैं व्यक्तिगत रूप से मकारिदकिस की ओर झुकता हूं क्योंकि यह जटिल अवधारणाओं को पाठक के अनुकूल वर्गों में उबलता है। डायनेमिक रिग्रेशन या ट्रांसफ़र फ़ंक्शंस पर एक सेक्शन है, मुझे इस "जटिल पद्धति" पर ऐसी स्पष्ट व्याख्या का सामना नहीं करना पड़ा है। 15 पृष्ठों में डायनेमिक प्रतिगमन क्या है, यह समझने में पाठक की मदद करने के लिए असाधारण लेखन प्रतिभा लेता है और वे इसमें सफल होते हैं।
4. Makridakis et al सॉफ़्टवेयर / विधि अज्ञेयवादी है और वे कुछ उपयोगी सॉफ़्टवेयर पैकेजों की सूची बनाते हैं और उनकी तुलना करते हैं और उनके विपरीत होते हैं (हालांकि यह लगभग 20 वर्ष पुराना है) अभी भी एक प्रैक्टिशनर के लिए बहुत मूल्यवान है।
5. Makridakis et al में वास्तविक दुनिया में पूर्वानुमान लगाने के तरीके पर तीन समर्पित अध्याय। जो एक व्यवसायी के लिए बड़ा प्लस है।

पूर्वानुमान केवल एरीमा जैसे तरीकों से नहीं चल रहा है और घातीय चौरसाई और उत्पादन आउटपुट। यह उससे कहीं अधिक है, और विशेष रूप से रणनीतिक पूर्वानुमान जब आप लंबे क्षितिज में देख रहे हैं। आर्मस्ट्रांग द्वारा पूर्वानुमान के सिद्धांत एकतरफा एक्सट्रपलेशन विधियों से परे हैं और किसी के लिए भी अत्यधिक अनुशंसित हैं, जो वास्तविक दुनिया पूर्वानुमान विशेष रूप से रणनीतिक पूर्वानुमान करता है।

Comments

नमस्ते, जैसा कि आप इस विषय पर बहुत विशेषज्ञ हैं, मुझे बॉक्स एट की पुस्तक "टाइम सीरीज़ एनालिसिस, फोरकास्टिंग एंड कंट्रोल" पर आपकी राय पसंद आएगी। अल। मैं समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए नया हूं और लागू गणित (लेकिन आंकड़ों में बहुत कम ज्ञान) में पीएचडी है और कुछ मशीन सीखने को जानता हूं। क्या आप इसकी सिफारिश करेंगे? या मुझे वास्तव में मकारिदकिस से शुरू करना चाहिए?

— Surb

@ यदि आप समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान के लागू दृश्य को पसंद करते हैं, तो मैं मकरीदाकिस एट अल की सिफारिश करूंगा। यदि आप ARIMA के सिद्धांतगत पहलुओं पर अधिक जानना चाहते हैं तो Box et al। अच्छा होगा।

— फोरकास्टर

उत्तर के लिए आपका बहुत - बहुत धन्यवाद। मैं वास्तव में वर्तमान में सैद्धांतिक पक्ष से अधिक दिलचस्पी रखता हूं, लेकिन अंत में मुझे शायद दोनों मिलेंगे :)।

— सुरब

Answer 4

यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको कितना गणित चाहिए। एक कम गणितीय उपचार के लिए, एंडर्स द्वारा एप्लाइड इकोनोमेट्रिक टाइम सीरीज अच्छी तरह से माना जाता है।

Answer 5

दामोदर गुजराती और डॉन पोर्टर के बुनियादी अर्थमिति (5 वें संस्करण) के भाग चार में समय-श्रृंखला अर्थमिति पर पांच अध्याय शामिल हैं - एक बहुत ही लोकप्रिय पुस्तक! इसमें बहुत सारे अभ्यास, प्रतिगमन आउटपुट, व्याख्याएं और सबसे अच्छा है, आप पुस्तक की वेबसाइट से डेटा डाउनलोड कर सकते हैं और अपने लिए परिणाम दोहरा सकते हैं। एक और अच्छी किताब है स्टॉक एंड वॉटसन इंट्रोडक्शन टू इकोनोमेट्रिक्स ।

हैमिल्टन के साथ शुरू करना सराहनीय था, लेकिन मैं कहूँगा कि मैंने दो किताबों में समय-श्रृंखला के दोनों खंडों के माध्यम से पढ़ा, जिनका मैंने अभी उल्लेख किया है और फिर वाल्टर एंडर्स एप्लाइड इकोनोमेट्रिक टाइम सीरीज़ या टेरेंस सी मिल की द मॉडलिंग ऑफ फाइनेंशियल जैसी किसी चीज़ पर आगे बढ़ा । समय श्रृंखला ।

इसके बाद (और शायद गणितीय अर्थशास्त्र की कुछ समीक्षा के बाद) तो आपको आराम से बैठकर हैमिल्टन को पढ़ने में सक्षम होना चाहिए।

नोट: बॉक्स और जेनकिन्स 1970 क्लासिक टाइम सीरीज़ विश्लेषण: पूर्वानुमान और नियंत्रण स्पष्ट रूप से "आधुनिक पाठ्यपुस्तकों" की तुलना में सामग्री में अधिक संकेंद्रित (यानी संकीर्ण) है, जिसका मैंने उल्लेख किया है, लेकिन मैं कहूंगा कि जो कोई भी वास्तविक अच्छी समझ प्राप्त करना चाहता है। समय-श्रंखला को अपनी पठन सूची से दूर नहीं रखना चाहिए।

Answer 6

अन्य पाठ के अलावा, स्प्रिंगर के उपयोग आर में दो पुस्तकें परिचयात्मक पुस्तकें हैं! श्रृंखला उस समय श्रृंखला को कवर:
आर के साथ परिचयात्मक समय श्रृंखला और एप्लाइड अर्थमिति आर में

श्रृंखला में एक उन्नत अर्थमिति पाठ भी है, आर के साथ एकीकृत और सह-एकीकृत समय श्रृंखला का विश्लेषण ।

मैंने इनका उपयोग नहीं किया है लेकिन श्रृंखला में कई अन्य लोगों को उत्कृष्ट पाया है।

Answer 7

कुछ अच्छे, मुफ्त, ऑनलाइन संसाधन हैं:

1. Avril Coghlan द्वारा समय श्रृंखला के लिए R की छोटी पुस्तक , (प्रिंट में उपलब्ध, यथोचित सस्ते में) - मैंने यह सब नहीं पढ़ा है, लेकिन ऐसा लगता है कि यह अच्छी तरह से लिखा गया है, कुछ अच्छे उदाहरण हैं, और मूल रूप से खरोंच से शुरू होता है ( अर्थात् (में लाने के लिए आसान)।
2. अध्याय 15, आर के साथ सांख्यिकी , विन्सेन्ट ज़ोन्काइंड द्वारा - निर्णय परिचय, लेकिन शायद थोड़ा और अधिक उन्नत। मुझे लगता है कि बहुत अधिक (खराब टिप्पणी की गई) कोड है, और इसके बारे में पर्याप्त स्पष्टीकरण नहीं है।

Answer 8

यदि आपको हैमिल्टन बहुत मुश्किल लगता है तो बेंट नीलसन और डेविड हेंड्री द्वारा इकोनोमेट्रिक मॉडलिंग प्रिंसटन यूनी प्रेस का परिचय है। यह गहन सिद्धांत की तुलना में अंतर्ज्ञान और व्यावहारिक हाउ-टू पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। इसलिए यदि आप समय की कमी पर हैं तो यह एक अच्छा तरीका होगा।

मैं अभी भी हैमिल्टन द्वारा टाइम सीरीज़ विश्लेषण के साथ दृढ़ रहने की सलाह दूंगा। यह गणितीय रूप से बहुत गहरा है और पहले चार अध्याय आपको लंबे समय तक चलते रहेंगे और विषय के लिए एक बहुत मजबूत परिचय के रूप में काम करेंगे। इसमें ग्रेंजर गैर-कारण और संयोग भी शामिल है और यदि आप इस विषय को अधिक गहराई से आगे बढ़ाने का निर्णय लेते हैं तो यह अमूल्य संसाधन में है।

संयोग के अधिक सहज उपचार के लिए, मैं संयोग और कारण की सिफारिश करूंगा, और एंगल एंड व्हाइट द्वारा पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।

अंत में बहुत ही उन्नत उपचारों के लिए, सोरेन जोहान्सन की पुस्तक "कॉइनग्रीग्रेटेड-बेस्ड इनफेरेंस इन कॉइनग्रेटेड वैर" और निश्चित रूप से डेविड हेंड्री की "डायनामिक इकॉनोमेट्रिक्स" है।

उन दो में से, मुझे लगता है कि हेंड्री है और अधिक बड़ी तस्वीर उन्मुख है और जोहानसन गणित पर बहुत कठिन है।

Comments

हिरेक, क्या आपने सवाल का पहला वाक्य नोटिस किया, जहां पोस्टर बताता है कि वे पहले से ही हैमिल्टन का उपयोग कर रहे हैं और इसे नहीं समझ रहे हैं ... और कुछ और चाहते हैं?

— Glen_b

हा ने पूरी तरह से अनदेखा कर दिया कि माफ करना @Glen_b

— Hirek

Answer 9

टाइम सीरीज़ एनालिसिस: विलियम वेई और डेविड पी। रेली द्वारा यूनीवेरिएट और मल्टीवेरिएट मेथड्स - टाइम सीरीज़ पर एक बहुत अच्छी किताब है और काफी अयोग्य है। अपडेटेड वर्जन है लेकिन ज्यादा कीमत पर। इसमें R उदाहरण शामिल नहीं हैं। इसमें स्पष्ट रूप से हस्तक्षेप जांच प्रक्रियाओं की एक महान चर्चा / प्रस्तुति शामिल है जिसे सरलीकृत समाधान / परिचयात्मक पाठ्यपुस्तकों में अनदेखा किया गया है।

Comments

पुस्तक को अच्छी समीक्षा मिलती है, कोई शिकायत नहीं। लेकिन मुझे आश्चर्य है कि क्या आप लेखकों में से किसी से कुछ संबंध रख सकते हैं। क्या यह सच है?

— whuber

हाँ वह सच है। मैं दो लेखकों में से एक था।

— आयरिशस्टैट

Answer 10

वहाँ NBER समर इंस्टीट्यूट "टाइम सीरीज़ इकोनोमेट्रिक्स में नया क्या है" (यह सुनिश्चित नहीं है कि यह सामग्री गेटेड है या नहीं)। स्लाइड्स में साथ में वीडियो भी हैं। व्याख्यान प्रोफेसरों (स्टॉक और वाटसन) की एक जोड़ी द्वारा दिए जाते हैं, जो अपने लोकप्रिय स्नातक अर्थशास्त्र की पाठ्यपुस्तक के लिए जाने जाते हैं।

Answer 11

मेरी राय में, आप वास्तव में पूर्वानुमान को हरा नहीं सकते हैं : सिद्धांत और व्यवहार। यह CV के अपने रोब हंडमैन और जॉर्ज अथानासोपोलोस द्वारा लिखा गया है , यह मुफ़्त ऑनलाइन के लिए उपलब्ध है, और इसे आर में बहुत सारे उदाहरण कोड मिले हैं, जो उत्कृष्ट पूर्वानुमान पैकेज का उपयोग करते हैं ।

Comments

Zach, आपको यह दिलचस्प लग सकता है। bit.ly/1Be6y4c

— टॉम रीली

@TomReilly किसी भी विशेष मॉडल के साथ जो भी मुद्दे हैं, मैं अभी भी सामान्य रूप से आर भाषा की सिफारिश करूंगा और विशेष रूप से किसी को भी समय श्रृंखला विश्लेषण सीखने के लिए पूर्वानुमान पैकेज। आप वास्तव में मुक्त नहीं हरा सकते हैं, खासकर यदि आपका लक्ष्य शिक्षा है।

— जच

मुफ्त खरीद एक बात है लेकिन यदि इसमें गैर-सिम्युलेटेड डेटा से निपटने के लिए तुच्छ / सीधी / अपर्याप्त प्रक्रिया शामिल है तो आपको बाद में कीमत चुकानी पड़ सकती है।

— आयरिशस्टैट

@IrishStat एफपीपी में हर डेटा गैर-नकली है । जानने के लिए महान डेटा की तरह लगता है ...

— Zach

जब तक आप यह देखने के लिए जांचते हैं कि क्या प्रस्तावित मॉडल से प्राप्त अवशेष संरचना से मुक्त हैं अन्यथा मॉडल अपर्याप्त हो सकता है क्योंकि संरचना को मॉडल में स्थानांतरित किया जाना चाहिए / हो सकता है। यहां तक ​​कि बेहतर प्रशिक्षण सेट 10 प्लस पाठ्यपुस्तकों से AUTOBOX डेमो में पाए जा सकते हैं। मूल्य को हरा नहीं सकते क्योंकि यह कुछ भी नहीं खर्च करता है, आपको इसे पसंद करना चाहिए ..

— आयरिशस्टैट

Answer 12

यदि आप Stata का उपयोग करते हैं, तो सीन बेकेट्टी द्वारा Stata का उपयोग करके टाइम सीरीज़ का परिचय एक ठोस सौम्य परिचय है, जिसमें कई उदाहरण हैं और सिद्धांत पर अंतर्ज्ञान पर जोर दिया गया है। मुझे लगता है कि यह पुस्तक एंडर को अच्छी तरह से पूरक करेगी।

पुस्तक स्टैटा भाषा के लिए एक परिचय के साथ खुलती है, इसके बाद प्रतिगमन और परिकल्पना परीक्षण की त्वरित समीक्षा होती है।

समय श्रृंखला हिस्सा चलती औसत और होल्ट-विंटर्स तकनीकों के साथ शुरू होता है ताकि डेटा को सुचारू और पूर्वानुमानित किया जा सके। अगला भाग तकनीक पूर्वानुमान के लिए इनका उपयोग करने पर केंद्रित है। इन तरीकों की अक्सर उपेक्षा की जाती है, लेकिन वे स्वचालित पूर्वानुमान के लिए अच्छी तरह से काम करते हैं और समझाने में आसान होते हैं। बेकेट्टी बताती हैं कि वे कब काम करेंगे और कब नहीं करेंगे।

अगले अध्याय एकल-समकालिक गड़बड़ी, एआरआईएमए और एआरसीएच / जीसीएचसी मॉडलिंग जैसे एकल-समीकरण समय-श्रृंखला मॉडल को कवर करते हैं।

अंत में, बेकेट्टी कई-समीकरण मॉडल, विशेष रूप से VAR और VECs, और गैर-स्थिर समय श्रृंखला पर चर्चा करता है।

Answer 13

कुछ किताबें हैं जो उपयोगी हो सकती हैं। यदि आपको गणितीय रूप से चुनौती दी गई है, तो आप मैकडॉल्ल, मैक्लेरी, मीडिंगर और हे द्वारा दो एसएजीई पुस्तकों के साथ शुरू करना चाहते हैं, जिसे रिचर्ड मैकलेरी द्वारा "इंटरप्टेड टाइम सीरीज एनालिसिस" 1980 या "एप्लाइड टाइम सीरीज एनालिसिस" कहा जाता है। जैसा कि आप समय श्रृंखला के बारे में अधिक सीखते हैं और तय करते हैं कि आप गद्य से अधिक चाहते हैं और आप कुछ गणित के माध्यम से पीड़ित होने के लिए तैयार हैं, जो एडिसन-वेस्ले द्वारा प्रकाशित "टाइम सीरीज एनालिसिस" शीर्षक से वी पाठ एक उत्कृष्ट विकल्प होगा। वेब-आधारित शैक्षिक सामग्री के संदर्भ में, मैंने बहुत सी उपयोगी सामग्री लिखी है, जिसे http://www.autobox.com/cms/index.php/afs-university/intro-to-forecasting पर देखा जा सकता है जिसका नाम "परिचय" है। पूर्वानुमान के लिए "।

Answer 14

पहाड़ी ग्रिफाइट्स लिम 2011 "इकोनोमेट्रिक्स के सिद्धांत" 4 ई विली
लाभ:
(1) का पालन करना बहुत आसान है। विषय अच्छी तरह से प्रस्तुत किए जाते हैं। भले ही मैंने अपने जीवन में कोई अर्थशास्त्री पाठ्यक्रम नहीं लिया, लेकिन मैंने आसानी से पुस्तक के साथ परिचयात्मक अर्थमिति को पकड़ लिया।

(२) HILL की पुस्तक को समझने के लिए सप्लीमेंट्री किताबें हैं:
a। ईवीवाई का उपयोग इकोनोमेट्रिक्स के सिद्धांतों के लिए
बी। अर्थमिति के सिद्धांतों के लिए एक्सेल का उपयोग करना
c। अर्थमिति के सिद्धांतों के लिए ग्रेट का उपयोग करना
d। अर्थमिति के सिद्धांतों के लिए स्टाटा का उपयोग करना

नुकसान:
(1) अर्थमिति के सिद्धांतों के लिए "आर का उपयोग करना" नहीं है!
R उद्योग मानक है। R, पायथन से बेहतर है। मन में गणित को आर के माध्यम से कोड करने के लिए सबसे अच्छी तरह से प्रतिबिंबित किया जा सकता है (मैं यह एक व्यक्ति के रूप में कह रहा हूं जिसने एक्सेल में वीबीए मॉड्यूल लिखा था, ग्रेट्ल कोड लिखा था, ईव्यू कोड लिखे थे)।

मैंने "GREENE 2011 Econometric Analysis - WH GREENE 7E PearsonPrentice Hall" के साथ इकॉनोमेट्रिक्स की शुरुआत की, यह भी अच्छा है, लेकिन अधिक सैद्धांतिक है; शुरुआत के लिए मुश्किल हो सकता है।

सारांश में, मैं हिल की किताब के साथ इकोनोमेट्रिक्स के लोभी की दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं, और उस इकोनोमेट्री की पुस्तक के माध्यम से उस समझ को लागू करता हूं जो कि एच पर आधारित है।