时间序列是按时间顺序观测到的一系列数据,广泛出现在医学、金融、经济学、社会科学等领域。空间统计涉及空间和时空数据的定量分析,通过相关性建模,刻画统计准确性和不确定性。其应用领域涵盖了环境科学、海洋科学、遥感科学等,涉及的社会经济问题包括空气质量评估、空间计量经济学和流行病学等。


时间序列分析和空间数据分析通过引入时间、空间方面的序列相关性,打破了传统统计方法对数据独立同分布的假定,是数据科学中针对非独立数据建模的有效手段,能够提供统计推断、预测等决策工具。


本课程面向高年级本科生,介绍时间序列与空间统计学中的常见数据实例与模型,同时将加深对统计编程语言R的学习,通过编写程序进行模拟试验,进而具备收集、处理、理解以及分析真实数据的能力。


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