经济计量学精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:达莫达尔N.古亚拉提

出品人:

页数:349

译者:张涛

出版时间:2000-7

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111079620

丛书系列:经济教材译丛

图书标签:

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《现代统计推理与数据分析导论》 内容概要 本书旨在为读者提供一个坚实而全面的现代统计推理与数据分析基础。我们不局限于传统的统计理论，而是强调如何将统计学知识应用于实际问题，并通过严谨的数据分析方法来解决它们。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术，并贯穿实证案例，帮助读者将理论与实践相结合。 第一部分：统计学基础与数据探索 本部分将为读者构建必要的统计学知识框架，并介绍数据探索的核心方法。 第一章：数据、变量与初步描述 本章将介绍数据的基本类型（分类数据、数值数据），以及它们在现实世界中的体现。我们将详细讲解如何区分定性变量和定量变量，并进一步细分定量变量为离散型和连续型。 数据的收集与组织：我们将讨论不同类型数据的收集方法，例如调查、实验、观测等，并介绍数据组织的基本原则，如结构化数据和非结构化数据。 数据的初步描述：我们将引入描述性统计学的核心概念。这包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距），以及形状的度量（偏度、峰度）。我们将详细解释这些统计量的计算方法、几何意义以及在数据理解中的作用。 数据可视化入门：本章将初步介绍数据可视化的重要性。我们将讲解直方图、箱线图、散点图、条形图等基础图表的绘制方法，以及如何利用这些图表直观地观察数据的分布特征、识别异常值和潜在模式。 案例研究：通过对一组真实的社会经济数据进行初步描述和可视化，读者将学会如何从原始数据中提取初步的、有价值的信息。 第二章：概率论基础与随机变量 概率的基本概念：本章将严谨地介绍概率的基本定义（古典概率、统计概率、主观概率），以及概率的公理化定义。我们将深入探讨事件、样本空间、互斥事件、对立事件等核心概念。 条件概率与独立性：我们将详细讲解条件概率的概念，并阐述其在决策和推理中的重要性。贝叶斯定理将被引入，并展示其在更新信念和进行统计推断中的强大能力。同时，我们将区分独立事件与非独立事件，并探讨它们对概率计算的影响。 离散型随机变量与概率分布：本章将引入离散型随机变量的概念，并详细介绍几种重要的离散概率分布，包括二项分布、泊松分布、几何分布等。我们将分析这些分布的概率质量函数、期望、方差，并讨论它们在不同场景下的适用性（例如，伯努利试验、计数过程）。 连续型随机变量与概率密度函数：我们将介绍连续型随机变量的概念，以及概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的定义和性质。重点讲解几种重要的连续概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）。我们将深入理解正态分布的“钟形曲线”特征及其在自然和社会现象中的普遍性，并讨论其标准化（Z-score）的应用。 期望与方差的性质：本章将系统梳理期望与方差的数学性质，并展示如何利用这些性质简化计算和分析。 第三章：抽样分布与统计估计 抽样方法与抽样分布：本章将探讨不同的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点，并强调抽样在代表总体信息中的关键作用。我们将引入抽样分布的概念，重点分析样本均值、样本比例的抽样分布，以及中心极限定理在其中扮演的核心角色。 点估计：我们将介绍点估计的定义，即用样本统计量来估计总体参数。我们将讨论几种常用的点估计量（如样本均值作为总体均值的估计量，样本比例作为总体比例的估计量），并介绍估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。 区间估计：本章将详细讲解区间估计的原理，即构建一个包含总体参数的概率区间。我们将推导和应用不同置信水平下的置信区间的计算方法，重点介绍基于正态分布和t分布的置信区间，以及如何解释置信区间的含义。 参数估计的案例应用：我们将通过实际数据分析，展示如何根据样本数据估计生产线上产品的平均寿命、某地区居民的平均收入等总体参数，并给出相应的置信区间。 第二部分：统计推断与模型构建 本部分将深入探讨统计推断的核心方法，并引入构建和评估统计模型。 第四章：假设检验 假设检验的基本原理：本章将系统阐述假设检验的逻辑框架，包括原假设（H0）与备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，显著性水平（α）的确定，以及p值的概念和解释。 第一类错误与第二类错误：我们将深入分析假设检验中可能出现的两种错误，并探讨如何权衡两类错误的风险。 单样本假设检验：我们将详细讲解针对单个总体的均值、比例和方差进行的假设检验，包括Z检验、t检验、卡方检验等。 两样本假设检验：我们将学习如何对两个总体的均值、比例和方差进行比较，包括独立样本t检验、配对样本t检验、方差齐性检验等。 非参数检验简介：在某些情况下，当数据不满足参数检验的假设条件时，我们将介绍一些常用的非参数检验方法，例如秩和检验。 假设检验的实践应用：通过对医学实验、市场调查等实际问题进行假设检验，读者将掌握如何根据数据做出统计推断，并得出具有统计学意义的结论。 第五章：回归分析基础 相关性与因果性：本章将首先区分相关性和因果性，强调相关性不等于因果性，并介绍识别因果关系的挑战。 简单线性回归：我们将详细介绍简单线性回归模型，包括模型的基本形式、参数的解释（截距、斜率）、残差的分析。重点讲解最小二乘法（OLS）的原理和应用，用于估计回归系数。 回归模型的假设与诊断：我们将深入讨论简单线性回归模型的经典假设（线性、独立性、同方差性、正态性），并介绍诊断模型是否满足这些假设的方法，如残差图分析。 回归系数的统计推断：我们将学习如何对回归系数进行假设检验和区间估计，以判断自变量对因变量的影响是否显著。 判定系数（R²）：本章将介绍判定系数（R²）的定义和解释，以及它如何衡量模型对因变量变异的解释程度。 预测与置信区间：我们将讲解如何利用回归模型进行预测，并给出预测值的置信区间和预测区间。 实际案例分析：通过对实际经济或社会数据进行简单线性回归分析，例如分析广告投入与销售额之间的关系，读者将学会构建和解释简单的回归模型。 第六章：多元线性回归 多元线性回归模型：本章将把回归分析扩展到包含多个自变量的情况。我们将介绍多元线性回归模型的基本形式，并深入解释每个回归系数的含义，即在控制其他自变量不变的情况下，该自变量每变化一个单位，因变量的平均变化量。 多重共线性：我们将讨论多重共线性问题，即自变量之间高度相关，并介绍其对回归模型估计和解释的影响，以及识别和处理多重共线性的方法（如方差膨胀因子VIF）。 变量选择：在包含大量自变量的模型中，变量选择至关重要。本章将介绍一些常用的变量选择方法，如逐步回归（前向选择、后向剔除、双向剔除），以及信息准则（AIC、BIC）在模型选择中的应用。 虚拟变量：我们将学习如何将分类变量纳入回归模型，通过引入虚拟变量（或称为指示变量）的创建和解释。 交互项：本章将介绍交互项的概念，即两个自变量的乘积项，并解释交互项如何捕捉两个自变量联合作用的效果。 模型评估与诊断：我们将进一步深化模型诊断的方法，包括对多元回归模型的残差分析、异常值检测、影响点分析等，以确保模型的可靠性。 案例研究：通过对更复杂的实际数据集进行多元线性回归分析，例如分析影响房价的多种因素，读者将掌握构建和解释更具现实意义的回归模型。 第三部分：高级统计方法与应用 本部分将介绍一些更高级的统计方法，并探讨它们在不同领域的应用。 第七章：时间序列分析初步 时间序列数据的特性：本章将介绍时间序列数据的独特属性，如趋势、季节性、周期性和随机性，以及这些属性对数据建模的影响。 平稳性：我们将深入理解时间序列的平稳性概念，即时间序列的统计性质（均值、方差、自协方差）不随时间变化，并介绍检验平稳性的方法。 自回归（AR）模型与移动平均（MA）模型：本章将引入AR（p）模型和MA（q）模型，详细解释它们的结构、参数的含义和估计方法。 ARMA模型与ARIMA模型：我们将学习如何将AR和MA模型结合，构建ARMA（p,q）模型，并进一步介绍差分（I）操作，从而构建更强大的ARIMA（p,d,q）模型，用于处理非平稳时间序列。 时间序列的预测：本章将重点讲解如何利用ARIMA模型进行未来值的预测，并评估预测的准确性。 案例应用：通过对股票价格、GDP增长率、销售量等实际时间序列数据进行建模和预测，读者将掌握时间序列分析的基本技能。 第八章：广义线性模型（GLMs） 超越正态分布：本章将介绍广义线性模型（GLMs）的概念，它允许因变量服从非正态分布，并提供一个链接函数将均值与线性预测器联系起来。 Logistic回归：我们将详细讲解Logistic回归模型，它适用于二分类因变量。重点分析模型中的Logit变换、概率的解释、优势比（Odds Ratio）以及模型参数的估计和检验。 泊松回归：本章将介绍泊松回归模型，适用于计数型因变量，例如事件发生的次数。我们将讨论泊松分布的特性，以及泊松回归如何进行建模和分析。 模型拟合与评估：我们将介绍GLMs的拟合方法（如最大似然估计），以及如何评估模型的拟合优度（如偏差、信息准则）和模型诊断。 实际应用：通过对医疗数据（例如，预测患病概率）、交通数据（例如，预测交通事故发生次数）等进行建模，读者将学习如何处理非正态分布的因变量。 第九章：数据分析工具与实践 统计软件介绍：本章将简要介绍几种主流的统计分析软件，如R、Python（配合statsmodels、scikit-learn等库）、Stata或SPSS，并提供它们在数据处理、模型构建和结果解读方面的基本用法。 数据预处理与清洗：我们将讨论在实际数据分析中必须经历的数据预处理步骤，包括缺失值处理、异常值识别与处理、数据转换（如对数变换、标准化）等。 模型选择与模型评估：本章将进一步强调模型选择的重要性，包括交叉验证等技术，以及如何综合运用各种指标来评估模型的性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE、MAE等）。 结果呈现与沟通：我们将讨论如何清晰、准确地呈现统计分析的结果，包括图表的规范绘制、统计量的准确报告，以及如何用非专业人士易于理解的语言解释复杂的统计结论。 案例综合分析：我们将选取一个综合性的数据集，从数据探索、模型选择、参数估计、假设检验到结果解释，完整地演示一个完整的数据分析流程。 本书的编写风格力求严谨而易懂，理论讲解与实际应用紧密结合。每一章都配有丰富的案例，并辅以计算和解释，旨在帮助读者不仅理解统计学的原理，更能掌握应用统计学知识解决实际问题的能力。通过学习本书，读者将能够独立地进行数据探索、建立统计模型、进行统计推断，并有效地解释和沟通分析结果，从而在学术研究、商业决策、科学探索等多个领域游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

若不是古扎拉蒂写得好，翻译也还不错，本来可以给4.5的。 但是整本书的评价被你拉低了啊，编辑。 每个数字都在不断变形，有的时候把1打成4，有的时候把4打成7……编辑你是用小键盘输入的吧？貌似也不是，因为有的时候把1打成7。 我看到第九章才明白为什么有的时候变量的下标...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这部书给我的感受是，它是一份对计量经济学核心思想进行高度提炼的精品集。它避开了许多教材中为了追求全面性而带来的知识碎片化，而是聚焦于构建一套核心的分析框架。作者在讨论模型设定偏差（Misspecification）时，其深度远超一般入门读物。他不仅解释了模型设定错误会导致估计量有偏或无效，更重要的是，提供了一套系统化的检查流程，帮助研究者在实证阶段主动排查潜在的结构性问题。这种注重“过程质量”的教学方法，对我个人的学术训练产生了深远的影响。此外，书中对概率论和统计推断基础的复习部分处理得非常精妙，它不是简单的重复，而是带着明确的目的性，只强调那些对理解后续计量模型至关重要的概念，做到了恰到好处的“点到为止”，使得后续内容的阅读可以毫无阻碍地快速推进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的风格是极其务实和面向应用的。它仿佛是一本高级工程师的手册，而不是一位哲学家在探讨概念的本质。作者似乎深知，对于许多读者而言，能否在自己的研究或工作中有效运用这些工具才是硬道理。因此，书中大量的篇幅被用来详细解析软件操作（虽然没有直接提及具体软件名称，但其步骤描述具有普适性）和结果解读的规范。例如，在进行面板数据分析时，作者清晰地勾勒出了固定效应模型与随机效应模型的选择标准，并提供了基于经济学理论的决策路径，避免了读者在面对大量数据时陷入“模型选择困难症”。更令人耳目一新的是，书中对于因果推断的最新进展也有所涉猎，这种与时俱进的内容确保了读者获取的知识体系不会滞后于学科前沿。总体来看，这本书更像是一位经验丰富的导师，在你需要时及时递上最合适的工具，并告诉你如何安全有效地使用它。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的行文如同一位经验丰富的向导，带着读者深入探寻经济学宏大叙事背后的微观结构。作者的叙述逻辑严密，层层递进，使得即便是初次接触此类复杂模型的读者，也能循着清晰的脉络理解其精髓。尤其值得称道的是，书中对理论框架的构建并非纯粹的公式堆砌，而是紧密结合了现实世界的经济现象进行阐释。比如，在讲解时间序列分析时，作者没有停留在教科书式的定义上，而是深入剖析了金融市场波动性的非线性特征，并通过生动的案例展示了如何利用特定模型捕捉这种动态变化。这种将抽象数学工具与实际问题无缝对接的处理方式，极大地提升了阅读体验和知识的实用性。阅读过程中，我清晰地感受到作者在平衡理论深度与可读性之间所做的努力，它既满足了专业人士对严谨性的要求，也为渴望扎实掌握基础的自学者提供了坚实的阶梯。全书的节奏把握得当，没有出现某些专业书籍中常见的冗长或跳跃感，整体阅读体验非常流畅和令人愉悦。

评分☆☆☆☆☆

从文字的韵律感和排版布局来看，这部作品展现出一种罕见的冷静与克制。它没有采用浮夸的语言来渲染主题的重要性，而是依靠扎实的逻辑和精炼的表达来建立其权威性。读起来，感觉就像是在聆听一位大师的慢速而精准的讲解，每一个术语的引入都有其明确的上下文和必要性，没有一句多余的话。特别是在处理高阶的主题，例如非参数估计方法时，作者巧妙地运用类比和几何直观来辅助理解，这极大地降低了认知负荷。对于我个人而言，最大的收获在于作者对模型假设违反后“稳健性”的探讨。书中详尽地分析了常见违约情况如何影响估计结果的有效性和效率，并展示了从基础最小二乘法到广义矩估计（GMM）的理论递进，清晰地勾勒出计量经济学在追求鲁棒性方面所付出的不懈努力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，初翻此书时，我略微有些担忧，担心其内容的深度是否足以应对我当前研究中遇到的瓶颈。然而，很快地，我的疑虑就烟消云散了。这本书的价值不仅在于它罗列了多少种计量方法，更在于它对每种方法背后的统计学假设进行了极其透彻的反思和批判性审视。书中对“内生性”问题的讨论尤为精彩，作者没有满足于提供标准的工具变量法，而是深入探讨了特定识别策略的局限性，并引导读者思考在何种情境下，这些标准工具可能失效，以及我们应该如何构建更具适应性的解决方案。这种“授人以渔”的教学理念贯穿始终，它教会我们如何像一个真正的研究者那样去质疑模型、检验假设，而不是机械地套用公式。我特别欣赏作者在讨论回归诊断时的那种近乎苛刻的细致，每一个残差图、每一个统计检验，都被赋予了明确的解释意义，这对于提升实证分析的可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

错误百出啊，不知道编辑怎么校的稿。四年之后我TM才头一次搞明白那些乱七八糟的符号和分布到底是如何实际运用的……

评分☆☆☆☆☆

不管结局如何，我都要给你个赞！

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评分☆☆☆☆☆

高中时期