时间序列分析深度实战：从平稳性、自相关与偏自相关到 ARIMA、季节性分解、指数平滑与卡尔曼滤波的完整工程链路
从第一性原理出发，用纯numpy从零实现时间序列分析七条主干：自相关ACF、偏自相关PACF定阶、ADF单位根平稳性检验、差分ARIMA、加法季节性分解、Holt-Winters指数平滑、卡尔曼滤波最优估计，并以非线性自回归把时间序列与RNN/Transformer/状态空间模型(SSM)打通，每段配可运行代码并附本地实跑数值。
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