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出版者:中国统计出版社

作者:米子川

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2002-1

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787503738548

丛书系列:

图书标签:

• 统计软件
• 统计方法
• 数据分析
• SPSS
• R语言
• SAS
• Stata
• Python
• 统计建模
• 数据挖掘

好的，这是一份关于一本名为《统计软件方法》的图书的详细简介，内容严格按照您的要求，不包含该书的实际内容，不提及AI痕迹，力求自然流畅： --- 《数据驱动时代的实证研究：方法、工具与应用》 内容简介 在当今信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为严谨可靠的实证研究成果，是学术界、科研机构以及商业分析领域面临的核心挑战。本书《数据驱动时代的实证研究：方法、工具与应用》正是为了满足这一需求而编写的。它不仅仅是一本操作手册，更是一部引导研究者系统掌握现代数据分析思维与实践的指南。 本书的核心目标在于，帮助读者建立起从研究设计、数据获取、清洗、处理，到高级模型构建、结果解释与报告撰写的完整知识体系。我们深知，数据分析的瓶颈往往不在于理论知识的匮乏，而在于如何将抽象的统计原理与复杂的实际操作流程有机结合起来。因此，本书采取了一种高度实践导向的结构，力求在理论的深度与操作的广度之间找到最佳平衡点。 第一部分：研究基础与数据准备的艺术 本书的开篇聚焦于实证研究的基石——高质量的数据准备。一个优秀的研究设计是成功的一半，而数据质量决定了分析的上限。 第一章：实证研究范式的选择与数据素养的构建 本章首先探讨了不同学科背景下的主要研究范式，如因果推断、预测建模、描述性分析等，并讨论了在当前数据环境下，研究者应具备的基本数据素养。我们将重点分析实验设计、准实验设计（如双重差分法、断点回归）在真实世界数据中的应用限制与替代策略。 第二章：数据的获取、清洗与规范化 数据并非凭空产生。本章将详细介绍从公开数据库、问卷调查、网络爬取（Scrapying）到API接口获取数据的规范流程。随后，重点讲解数据清洗的各个环节，包括缺失值（Missing Data）的处理策略（如多重插补法MI、完全信息最大似然FIML），异常值（Outliers）的识别与稳健性处理，以及数据类型转换、格式统一化等关键步骤。我们将强调“Garbage In, Garbage Out”的原则，阐述数据预处理对后续模型结果可靠性的决定性影响。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 在进入正式建模之前，探索性数据分析（EDA）是理解数据特性的关键步骤。本章将介绍如何利用图形化工具（如直方图、箱线图、散点图矩阵、核密度估计）快速洞察变量分布、相关性结构以及潜在的异质性。同时，本书注重“可视化叙事”，即如何设计信息清晰、逻辑严谨的图表，使分析结果能被非专业人士快速理解，为后续的解释奠定基础。 第二部分：核心统计建模与方法论精讲 本部分是本书的核心，系统性地介绍了当前实证研究中最常用且最具挑战性的统计模型，并侧重于模型选择的逻辑和结果的审慎解释。 第四章：线性模型的深化与诊断 虽然线性回归（OLS）是基础，但其适用前提条件常常在现实数据中被违反。本章将深入探讨异方差性、多重共线性、自相关等问题对OLS估计的冲击，并介绍相应的修正方法，如稳健标准误（Robust Standard Errors）、广义最小二乘法（GLS）。此外，我们还会涉及非线性回归模型（如广义线性模型GLM）在处理计数数据或比例数据时的应用。 第五章：离散选择模型与有限因变量分析 许多社会科学和市场研究问题涉及对二元（是/否）、多项选择或排序结果的建模。本章详细剖析了Logit、Probit模型，以及它们在概率预测和边际效应计算上的区别与联系。对于计数数据（如事件发生次数），泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）的适用场景与参数解释将被详尽阐述。 第六章：时间序列分析与面板数据建模 面对随时间变化或跨个体重复观测的数据结构，标准的截面模型往往失效。本章着重讲解如何处理面板数据（Panel Data），区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型的选择标准（如Hausman检验）。对于时间序列数据，本书将覆盖平稳性检验（ADF, KPSS）、ARIMA模型的构建逻辑，以及协整分析在长期关系识别中的作用。 第七章：因果推断的计量经济学视角 现代实证研究越来越强调因果识别而非简单相关性。本章将系统介绍主流的因果推断工具，包括工具变量法（IV/2SLS）处理内生性问题、倾向得分匹配法（PSM）的实施步骤、以及如何利用回归断点设计（RDD）进行局部平均处理效应的估计。我们将强调每种方法背后的识别假设，并讨论如何通过稳健性检验来验证因果结论。 第三部分：前沿技术与高级应用拓展 本部分面向希望将研究推向更高层次的读者，介绍了处理复杂数据结构和利用新兴方法的工具。 第八章：生存分析与事件发生建模 在医学、工程可靠性或客户流失研究中，关注“事件发生的时间”至关重要。本章介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制、Log-Rank检验，以及Cox比例风险模型（Cox PH Model）如何纳入协变量影响事件发生的风险比（Hazard Ratio）。 第九章：机器学习在预测与分类中的应用 本书不局限于传统计量模型，也涵盖了利用机器学习方法进行数据挖掘和预测的实践。我们将介绍决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升模型（GBM）的基本原理，并探讨如何将这些模型的结果（如特征重要性）与传统统计推断相结合，以增强模型解释力。 第十章：模型报告、可重复性与最佳实践 一个好的研究成果必须是可被验证的。本章指导读者如何撰写一份专业、规范的研究报告，包括结果表的规范化呈现（如Stata/R的`esttab`输出格式），以及如何构建一个可重复的研究环境（使用脚本化工作流）。我们将强调透明度和稳健性检验的重要性，确保研究结论经得起同行评审的考验。 总结与展望 《数据驱动时代的实证研究：方法、工具与应用》旨在成为一本集方法论权威性、操作指导性与前沿视野于一体的综合性参考书。通过本书的学习，读者将不再满足于简单的数据描述，而是能够自信地驾驭复杂的数据集，选择最恰当的分析工具，构建出具有高度说服力和可靠性的实证证据链。本书的每一个章节都致力于培养读者批判性地看待数据和模型的思维习惯，从而在任何需要数据支撑的决策场景中，都能做出最严谨的判断。 --- （字数统计：约1550字）

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这本书的目录结构简直是一门艺术，它不像很多教材那样死板地按照“理论—应用”的套路来编排，而是采取了一种更具逻辑跳跃感和实用导向的布局。我特别欣赏作者在章节之间的过渡处理，它们不是生硬的断裂，而是通过巧妙的引言和总结将不同主题串联起来，读起来有一种层层递进的流畅感。比如，前几章对基础概念的阐述，就为后面那些高阶模型的介绍打下了坚实的基础，而且作者在讲解每一个新概念时，都会先抛出一个实际生活中可能遇到的问题，然后才引入对应的解决方法，这种“问题驱动”的学习方式，极大地激发了我去主动思考和解决问题的欲望。对于我这种学习路径比较零散的读者来说，这种组织方式让知识体系的构建变得轻松而自然，避免了死记硬背的枯燥感。

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这本书的附录和补充材料设计得极其人性化，这通常是很多技术书籍忽略的细节，但在这本书里却得到了极大的重视。我发现它不仅提供了所有书中案例的原始数据下载链接，还贴心地整理了一个常用统计函数速查表，并且对不同软件（比如R和Python的对应函数）进行了交叉引用，这对于需要灵活切换分析环境的从业者来说，简直是救命稻草。此外，书中在一些关键的软件操作步骤后，都附带了屏幕截图，而且截图的清晰度和标注都非常专业，确保了读者可以无缝地将书本知识转化为实际操作。这种对读者实际操作体验的深切关怀，使得这本书的实用价值远超出了单纯的理论参考书的范畴，它更像是一份伴随整个职业生涯的得力助手。

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书中引用的案例研究部分，简直是教科书级别的典范。它们不仅仅是几个枯燥的数据集和结果展示，而是深入到研究背景、数据清洗过程、模型选择的权衡利弊，乃至最终结论的解读和潜在局限性的探讨。我尤其喜欢作者在阐述特定统计方法时，总是会附带一个清晰的流程图或者伪代码，这使得那些抽象的数学逻辑变得可视化和可操作化。有一章专门讲了时间序列分析，作者没有停留在ARIMA模型的标准套路里，而是拓展到了更现代的机器学习方法在时间序列预测中的应用，并且对比了它们在不同数据特性下的优劣，这种广度和深度的结合，让我感觉自己不仅仅是在学习“如何做”，更是在学习“为什么这么做”以及“在什么情况下该换一种方法”。

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这本书的语言风格非常有辨识度，它介于学术的严谨和日常交流的亲切之间，保持了一种微妙的平衡。作者似乎非常理解初学者在面对复杂统计术语时的困惑，所以他总能找到非常贴切的比喻来解释那些拗口的定义。例如，在讲解假设检验的P值时，他用了一个关于咖啡店排队等待时间的类比，一下子就把“显著性水平”这个抽象的概念具象化了。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了阅读的门槛，让我感觉不是在被动地接受知识灌输，而是在与一位经验丰富的导师进行对话。尽管内容专业，但通篇读下来，很少出现让人望而却步的晦涩感，反而充满了探索的乐趣。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上烫金的标题，散发出一种既古典又现代的气息，让人忍不住想翻开一探究竟。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸上去厚实而光滑，油墨的印刷清晰锐利，即便是那些复杂的公式和图表，也丝毫没有模糊不清的感觉，这对于需要长时间阅读和查阅的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。更值得一提的是，这本书的装帧非常坚固，书脊处的胶水粘合得很牢靠，即便是像我这样喜欢摊开平放在桌上阅读的读者，也不用担心它会轻易散架。装帧的细节处理得非常到位，边角的圆滑处理，拿在手里时触感舒适，长时间翻阅也不会感到割手。总的来说，从视觉和触觉上，这本书都传递出一种专业、严谨且用心的态度，让人对内部的内容充满了期待，觉得这不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的艺术品。

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