時系列分析を学ぶためのオンライン資料

私の質問は、これを学ぶための良いオンライン資料があるかどうかです。特にARMAモデルと関連する数学をうまく紹介するもの。

編集：私はハイエンドの学部レベルの何かを探しています。ブロックウェルとデイビスの時系列と予測入門のようなもの

私のコメントによると、あなたが何を探しているのか定かではありませんが、時系列に少し時間を置いた後で時系列をフィッティングするとき、理論的質問のために時系列分析とそのアプリケーションのコピーを取得する傾向があり、私はオンラインのいくつかの異なるサイト（新しいサイトがあるかどうかをグーグルで調べます）：

• http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

時系列のCRANタスクビューにより、実行できることの数がよくわかります

• http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm

Rの時系列分析のウォークスルーです。私は個人的に例を通して統計学習の大部分を行っています（これは通常、Rでこのようなガイドに従うことを意味します）。したがって、このガイドは私のお気に入りです。

• http://www.duke.edu/~rnau/411arim.htm

このリンクは、Rの外のARIMAを適切に見たもので、さまざまなモデルの意味を説明しています。

最後に、数式のステートメントを探しているだけなら、いつでもウィキペディアをチェックできます。これらは私が本でマークしたものだけなので、おそらく他の何人かの人々が彼らのお気に入りを寄稿するでしょう。私がコメントで述べたように、探しているものをより具体的に拡大すると、おそらく私よりも時系列に近い人、または私からのより良いリンクを得ることができます。

個人的には、このWebページは、特にRコードを提供しているため、時系列分析のための素晴らしいリソースだと思います。

優れた無料のオンラインリソースがいくつかあります。

1. リトルブックオブタイムシリーズ、アヴリルコグラン（Avril Coghlan著）（印刷物も入手可能で、かなり安い）-これまで読んだことはありませんが、よく書かれているようで、良い例がいくつかあり、基本的にゼロから始まります（つまり、簡単にアクセスできます）。
2. 第15章、Rを使用した統計、 Vincent Zoonekynd-まともなイントロですが、おそらくもう少し高度です。（不十分にコメントされた）コードが多すぎて、十分な説明がないことがわかりました。