时间序列分析是统计学中的一个重要分支，专门研究按照时间顺序排列的数据点，以发现其中的模式、趋势和周期性。通过对历史数据的分析，时间序列分析可以帮助我们进行预测，从而为决策提供依据。时间序列分析广泛应用于经济学、金融、环境科学、工程学、气象学、医学和生物学等多个领域。
罗伯特·H·舒姆韦（Robert H. Shumway）和大卫·S·斯托弗（David S. Stoffer）是时间序列分析领域的专家，他们的著作《时间序列分析及其应用》（Time Series Analysis and Its Applications）被广泛认为是这一领域的经典教材。本书自首次出版以来，历经多个版本的更新，至今已有第四版。第四版不仅更新了内容，还包含了许多新的R语言实例，因为R语言是一种在时间序列分析中广泛使用的统计计算语言。
本书在Springer Texts in Statistics系列中出版，这一系列旨在出版统计学和相关领域的最新研究和发展成果。书籍的其他编辑包括理查德·德沃（Richard DeVeaux）、斯蒂芬·费恩伯格（Stephen E. Fienberg）和英格拉姆·奥尔金（Ingram Olkin）。读者可以通过Springer出版社提供的网站了解该系列的更多信息。
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时间序列分析及应用的几个重要概念包括：
1. 平稳性（Stationarity）：一个时间序列被认为平稳，如果其统计特性不随时间变化。平稳序列的均值、方差和自协方差是常数。平稳序列的分析相对简单，因此在实际应用中常常先检验时间序列的平稳性，并通过差分、去趋势等方法将其转化为平稳序列。
2. 自回归模型（Autoregressive, AR）：自回归模型是时间序列分析中的一种线性模型，其每一个点是过去几个点的线性组合加上一个随机误差项。
3. 移动平均模型（Moving Average, MA）：移动平均模型是另一种时间序列模型，其中每一个点是过去若干个误差项的线性组合。
4. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）：是自回归模型和移动平均模型的结合，用于模拟那些包含趋势和周期性成分的时间序列。
5. 季节性调整（Seasonal Adjustment）：许多时间序列都包含季节性成分，季节性调整是将时间序列中的季节性成分去除，以便更清晰地观察到其他潜在的模式和趋势。
6. 季节性自回归积分滑动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）：是ARMA模型的扩展，用于处理具有季节性周期的时间序列数据。
7. 预测（Forecasting）：时间序列分析的一个关键应用就是基于历史数据对未来值进行预测。预测模型可以基于统计学、机器学习或者两者的结合。
8. 异方差性（Heteroscedasticity）：在时间序列分析中，如果误差项的方差随时间变化，则称该序列具有异方差性。异方差性可能会使得模型的预测不准确。
9. 协整（Cointegration）：如果两个或多个非平稳时间序列的某种线性组合是平稳的，则这些序列被称为协整的。协整关系的存在允许我们进行有意义的长期关系分析。
10. 多元时间序列分析（Multivariate Time Series Analysis）：当分析两个或两个以上时间序列之间的关系时，会用到多元时间序列分析的方法，这些方法能够帮助我们了解不同时间序列间的动态相互作用。
本书第四版新增了R语言实例，R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。R语言因其强大的数据处理能力和灵活性在时间序列分析领域得到了广泛应用。通过R语言，研究者和分析师能够直接应用时间序列分析的理论知识，进行数据可视化、模型拟合、检验和预测等一系列分析工作。
时间序列分析及其应用的书籍和理论知识对于数据科学家、统计学家、金融分析师以及从事时间序列数据分析的其他专业人士来说，是宝贵的工具和参考资料。随着数据量的不断增长和分析技术的不断进步，时间序列分析方法也在不断发展，为解决各种实际问题提供有力的支持。
