社会经济统计学原理

社会经济统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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出版者:重庆大学 作者:夏淑琴 出品人: 页数:277 译者: 出版时间:2009-7 价格:27.00元 装帧: isbn号码:9787562427094 丛书系列:
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具体描述

《社会经济统计学原理》是作者夏淑琴根据我国高等学校开设的《社会经济统计学原理》的基本要求编写而成的。

《社会经济统计学原理》共分12章:总论、统计设计、统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标、标志变异指标、时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析、统计决策。《工商管理市场营销本科系列教材•社会经济统计学原理》在内容方面进行了一些新的探索,尽可能吸收了《数理统计学》中可供社会经济统计运用的方法,突出了统计方法论的性质,强调了统计方法的工具性、应用性和实践性,并注意了定量分析与定性分析的有机联系。《工商管理市场营销本科系列教材•社会经济统计学原理》与过去编写的教材相比,在内容体系上增加了统计预测、统计决策等实用性较强的内容。为方便教与学,各章均配有思考与练习题,以帮助学生对内容的理解、消化和吸收。为了加强学生应用计算机能力的培养,将配套编写Excel在统计中应用的内容,并附有内容的软盘和课件。

《社会经济统计学原理》可作为高等学校经济学类、工商管理类各专业本科教学的专业基础教材使用,也可作为广大统计工作者和经济管理人员学习统计学、从事经济管理工作的选读教材和参考书。

《社会经济统计学原理》图书简介 (注:此简介旨在详细阐述一部名为《社会经济统计学原理》的假想书籍可能涵盖的核心内容,并以专业的学术风格撰写,字数约1500字。) --- 导言:理解复杂世界的统计学基石 在当代社会科学研究与宏观经济决策制定的浪潮中,对现实世界复杂现象进行精确量化、系统分析和可靠预测的需求达到了前所未有的高度。《社会经济统计学原理》正是为满足这一核心需求而精心编纂的权威性教材与参考手册。本书并非仅仅是传统数理统计学的简单复述,而是深刻立足于社会学、经济学、人口学、公共管理等交叉学科的前沿,系统构建了一套适用于分析社会经济现象的统计学框架和方法论体系。 本书旨在为学习者提供坚实的理论基础,同时强调其实际应用能力。我们相信,真正的统计学素养不仅仅在于掌握复杂的公式推导,更在于能否恰当地选择模型、解读结果,并将其转化为具有洞察力的政策建议或学术结论。 第一部分:社会经济统计学的理论基础与独特视角 本部分聚焦于奠定研究者理解社会经济数据特性的理论基石,并阐述统计学在社会经济领域中区别于自然科学的特殊性。 第一章:社会经济现象的量化挑战 本章首先探讨社会经济数据(如收入分配、就业率、社会信任度、消费者信心指数等)的本质特征:异质性、时间依赖性、结构性偏误、以及伦理约束。我们将深入分析观测误差、测量误差与抽样误差在社会经济调查中的具体体现,并介绍如何构建可靠的社会经济指标体系,例如基尼系数、人力资本指数的统计学测度原理。 第二章:概率论与数理统计在社会科学中的应用重构 虽然概率论是所有统计学的基础,但本章重点讨论其在社会经济情境下的特殊应用。例如,如何运用随机过程理论来模拟人口迁移或技术扩散的动态过程;如何基于贝叶斯方法,整合专家知识和先验信息来解决小样本或稀有事件(如重大金融危机)的统计推断问题。回归分析的基础假设在社会经济数据中(如多重共线性、内生性)面临的挑战将被详尽剖析。 第三章:描述性统计的深度挖掘:结构与分布 描述性统计在社会经济分析中远超简单的均值和标准差。本章详细介绍了用于刻画收入、财富、教育水平等分布形态的高级指标,包括矩的解释、分位数回归(Quantile Regression)的原理及其在揭示不同社会阶层差异中的优势。此外,我们将探讨空间统计学在识别区域经济差距中的基础概念。 第二部分:核心推断方法与模型构建 本部分是全书的技术核心,系统介绍了社会经济研究中最常用且最关键的统计推断工具,并着重于解决这些工具在处理非标准数据时的局限性。 第四章:线性与非线性回归模型的拓展 回归分析是社会经济分析的“主力军”。本章首先回顾经典最小二乘法(OLS),随后深入探讨处理违反经典假设情况下的模型修正。重点内容包括: 1. 异方差性处理: 广义最小二乘法(GLS)与稳健标准误(Robust Standard Errors)。 2. 时间序列分析基础: 平稳性检验、自回归(AR)、移动平均(MA)模型在经济周期分析中的应用。 3. 面板数据模型: 固定效应(FE)与随机效应(RE)模型的选择标准、动态面板数据模型(如GMM)的引入,用于处理遗漏变量偏误和内生性问题。 第五章:分类数据与选择模型的统计学建模 社会经济数据中存在大量定性或二元选择变量(如就业/失业、购买/不购买、教育选择)。本章专注于处理此类数据的推断方法: Logit与Probit模型: 它们背后的概率分布假设及边际效应的准确计算。 多项Logit模型与有序Logit模型: 用于分析多重或有序的社会选择。 生存分析(Survival Analysis): 在劳动力市场研究中用于分析失业持续时间或职业生涯长度的统计模型。 第六章:因果推断的统计学进阶:从关联到归因 理解社会政策或干预措施的“净效应”是社会经济研究的终极目标。本章详细阐述了超越传统回归模型的因果推断统计技术: 工具变量(IV)法与两阶段最小二乘(2SLS): 针对内生性问题的解决方案。 倾向得分匹配(PSM): 如何在观测数据中构造可比的对照组。 双重差分(DID)模型: 评估政策冲击的时空效应,及其对平行趋势假设的敏感性检验。 断点回归(RDD): 基于连续变量的临界值进行局部因果效应估计的方法论。 第三部分:特定领域的数据分析与前沿方法 本部分将统计学原理应用于几个关键的社会经济研究领域,并介绍处理复杂、非结构化数据的新兴统计技术。 第七章:宏观经济的时间序列分析进阶 超越基础ARIMA模型,本章关注高频和高维数据的处理:向量自回归(VAR)模型在分析利率、通胀与失业率之间的相互影响中的应用。协整(Cointegration)理论的引入,用以识别长期均衡关系,避免“伪回归”的陷阱。 第八章:空间计量经济学:地理维度的统计考量 经济活动和人口分布具有显著的空间相关性。本章介绍空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM),用于分析区域经济增长溢出效应、住房价格的空间传导机制,以及如何正确地计算和解释空间回归系数。 第九章:调查方法与抽样误差的精细化管理 社会经济统计的生命线在于高质量的调查数据。本章深入探讨复杂抽样设计(如分层抽样、整群抽样)下的方差估计,聚类对标准误估计的影响,以及非概率抽样(如滚雪球抽样、目的性抽样)在特定社会群体研究中的统计局限性与适用条件。 第十章:大数据时代的统计学工具:机器学习与高维数据 随着行政记录和新型社会数据的涌现,传统的参数模型面临挑战。本章介绍了正则化回归(Lasso, Ridge)在变量选择和克服维度灾难中的应用。同时,探讨了利用非参数方法(如核密度估计)和分类算法(如随机森林)进行社会经济现象预测和模式识别的统计学基础,并讨论了模型可解释性(Interpretability)在社会科学中的重要性。 结语:统计思维的培养与伦理责任 《社会经济统计学原理》的最终目标是培养研究者的“统计思维”——一种基于证据、量化不确定性、并保持批判性怀疑态度的分析方法。本书在贯穿始终的案例分析中,强调了统计实践中的伦理考量,包括数据隐私保护、结果透明化以及避免“P-hacking”等科研不端行为,确保研究成果的科学性和社会责任感。本书为读者提供了从数据采集、模型选择、到结果解释的全流程专业指导,是社会经济领域学者和决策者不可或缺的工具书。

作者简介

目录信息

第1章 总论1.1 统计学的研究对象、特点1.2 统计工作过程和研究方法1.3 统计的作用和任务1.4 统计学中的几个基本概念1.5 统计学与有关学科的关系1.6 统计的产生和发展思考与练习题第2章 统计设计2.1 统计设计概述2.2 统计指标和指标体系的设计2.3 统计、会计、业务核算的协调与统一思考
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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计有一种沉静的书卷气,厚实的书页散发出淡淡的油墨香,让人心生亲近。我一直对统计学在社会经济研究中的应用有着浓厚的兴趣,特别是如何利用统计学来理解经济周期、评估政策效果等。这本书的“原理”二字,让我看到了它试图构建一个严谨的理论体系,并且能够将这些理论应用于实际的社会经济分析。我特别关注书中关于“统计推断”的章节。我理解,统计推断是从样本数据推断总体的过程,这对于经济研究至关重要。这本书是否会介绍“抽样方法”的多种类型,例如简单随机抽样、分层抽样等,以及它们在经济调查中的应用?又会如何讲解“参数估计”和“假设检验”的基本原理?我一直想弄清楚,为什么我们能够通过一部分人的数据来了解整个社会的情况,以及如何才能科学地判断一个经济现象的出现是偶然还是必然。我相信,通过学习这本书,我能够获得一套系统性的分析工具,从而更深刻地理解社会经济运行的规律。

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我对数据分析在经济学研究中的重要性一直深信不疑,但总觉得自己在理论层面还不够扎实。这本书“社会经济统计学原理”的标题,让我看到了一个深入理解这些原理的机会。我非常期待书中能够详细讲解“假设检验”的逻辑,例如如何设置原假设和备择假设,如何选择合适的统计量,以及如何根据p值来做出决策。我深知,假设检验是检验经济学理论、评估政策效果的关键工具。这本书是否会涉及“参数估计”的多种方法,比如矩估计和最大似然估计,以及它们在实际应用中的区别和联系?我一直想弄明白,经济学家是如何根据样本数据来推断总体特征的,例如如何估计一个行业的平均利润率,或者一个新政对就业率的影响程度。我相信,通过学习这本书,我能够获得更严谨的统计思维,从而更有效地进行社会经济数据的分析和解读。

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我一直对如何用数据来量化和分析社会经济发展轨迹有着浓厚的兴趣,但常常因为缺乏系统性的理论指导而感到力不从心。这本书的标题“社会经济统计学原理”恰好满足了我对理论深度和实践应用结合的期待。我非常期待书中能够详细阐述“回归分析”的核心思想,例如如何构建线性回归模型来分析收入与教育水平之间的关系,或者失业率与经济增长率之间的联系。我深知,回归分析是经济学研究中最常用的统计工具之一,但其背后的原理和应用细节我还需要深入学习。这本书是否会介绍不同类型的回归模型,如多元回归、逻辑回归等,以及如何评估模型的拟合优度和预测能力?我一直想弄明白,经济学家是如何通过数据来证明某个经济变量对另一个变量的影响程度的。我相信,通过深入学习这本书,我能够掌握更科学、更严谨的统计分析方法,从而更好地理解和解读社会经济现象。

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这本书的封面设计就给我一种稳重又不失现代感的感觉,墨绿色的底色搭配烫金的书名,有一种古典的学术氛围,但字体又比较清晰,不至于显得过于陈旧。拿到手里,纸张的质感也很好,不是那种廉价的滑腻感,而是带着微微的磨砂感,翻页的时候不会有刺耳的摩擦声,即使长时间阅读,也不会觉得手心油腻。我本身对经济学和统计学都有着浓厚的兴趣,但总觉得两者之间存在着一道难以逾越的鸿沟,直到我看到了这本书的目录。从“经济现象的量化描述”到“经济模型的构建与检验”,再到“社会发展指标的统计分析”,我看到了一个清晰的脉络,仿佛一条无形的线将经济学的概念和统计学的工具紧密地连接在一起。我一直对宏观经济数据如何反映一个国家的整体运行状态感到好奇,例如GDP的增长是如何计算的,通货膨胀率又是如何统计出来的,这些数字背后隐藏着怎样的经济逻辑。这本书似乎能够解答我的这些疑问,它承诺要讲授“原理”,这意味着它不会仅仅停留在表面的数据展示,而是会深入到这些数据是如何被采集、处理和解释的。我特别期待关于“抽样调查”和“时间序列分析”的部分,因为我理解在统计学中,抽样是获取信息的重要途径,而时间序列则是观察经济动态变化的基石,这两者如何被运用到社会经济的分析中,对我来说是至关重要的。这本书的出现,让我看到了一个系统学习社会经济统计学理论的绝佳机会,我迫不及待地想深入其中,去探索那些隐藏在数字背后的社会经济规律。

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我对统计学一直抱有一种既敬畏又好奇的态度,总觉得它是连接现实世界与抽象数字的桥梁。我曾经尝试过阅读一些统计学的基础书籍,但往往因为过于晦涩的数学公式和抽象的概念而望而却步。这本书的标题“社会经济统计学原理”则给我一种特别的亲切感,它将统计学与我更熟悉的“社会经济”领域相结合,让我觉得这不再是枯燥的理论,而是有实际应用价值的知识。我特别关注的是书中关于“描述性统计”和“推断性统计”的章节。我理解描述性统计是为了清晰地呈现数据,例如平均值、中位数、标准差等等,这些都能帮助我们快速了解数据的基本特征。而推断性统计则更进一步,能够根据样本推断总体,这对于经济预测和政策制定至关重要。我常常思考,一个国家的人均收入是如何计算出来的?它的变化趋势又意味着什么?这本书是否会详细解释这些计算的逻辑和可能存在的误差?我尤其对书中可能涉及的“回归分析”和“相关性分析”感到期待,因为我常常在新闻报道中看到关于收入与教育水平、失业率与经济增长之间关系的讨论,而这些分析正是统计学的核心应用。我相信,这本书能为我提供一套严谨的分析框架,让我能够更客观、更深入地理解社会经济现象,而不是仅仅停留在表面的观察和直觉。

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这本书的封面设计简洁而有力量,深邃的蓝色背景搭配白色的书名,给人一种理性而又不失深度的感觉。我长期以来对经济学研究中的数据分析方法感到着迷,但总是在理论与实践之间感到困惑。这本书的“原理”二字,让我看到了它试图构建一个理论基础扎实的体系,并且能够将这些原理应用于具体的社会经济分析。我特别关注书中可能提及的“数据可视化”的重要性,因为我深信,一个清晰、直观的图表往往比冗长的文字更能说明问题。这本书是否会介绍不同的图表类型(如直方图、散点图、箱线图等)及其在分析经济数据时的适用性?我一直对如何通过图表来发现数据中的模式和趋势感到好奇。此外,我特别期待书中关于“相关性与因果性”的讨论。在经济学研究中,区分两者往往是至关重要的,很多时候我们看到的只是表面上的相关性,但实际上并不存在直接的因果关系。这本书是否会提供一些方法来识别和检验经济变量之间的因果关系?我相信,通过学习这些原理,我能够更严谨地进行经济数据分析,避免片面的结论。

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这本书的装帧设计给我一种安心的感觉,厚实的封皮和硬朗的书脊,预示着其内容的扎实。我一直以来都对社会经济发展的数据分析非常感兴趣,但市面上很多书籍要么过于偏重理论,要么过于侧重实践操作,总觉得缺少一种将两者有机结合的系统性指导。这本书的“原理”二字,让我看到了它试图构建一个完整的知识体系的野心,从最基础的统计概念,到如何将其应用于复杂的社会经济问题,我期待它能提供一个清晰的学习路径。我尤其对书中关于“数据收集与处理”的部分非常好奇。在实际的经济研究中,数据的质量和来源往往是影响分析结果的关键因素。这本书会详细介绍不同类型的数据(例如截面数据、时间序列数据、面板数据)的特点和收集方法吗?又会如何处理数据中的缺失值、异常值等问题?我一直认为,统计学不仅仅是计算,更是如何科学地处理信息,而数据的预处理无疑是其中至关重要的一环。此外,我对书中可能会涉及的“统计推断”部分也充满了期待,例如如何通过样本数据来推断总体参数,又如何进行假设检验来验证经济理论。这些都是我一直想要深入理解的方面,我相信这本书能够提供一个深入浅出的讲解,让我能够掌握这些分析工具,从而更有效地解读社会经济现象。

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这本书的封面设计有一种严谨而又亲切的风格,深蓝色为主色调,配以简洁的银色字体,传递出一种专业的学术氛围。我一直对如何利用统计学工具来分析社会经济问题充满热情,但常常觉得自己在理论功底上有所欠缺。这本书的“原理”二字,让我看到了它试图构建一个完整、系统的知识体系,能够从根本上理解社会经济数据的分析方法。我特别关注书中关于“时间序列分析”的部分。我理解,经济活动本身就具有时间维度,例如 GDP 增长率、通货膨胀率等指标都在随时间变化。如何分析这些时间序列数据的波动模式、识别趋势和季节性因素,从而进行经济预测,这对我来说至关重要。这本书是否会介绍ARIMA模型、指数平滑法等经典的时间序列分析方法,以及如何评估预测的准确性?我常常在想,经济学家是如何预测未来的经济走势的,而这背后必然离不开对历史数据的严谨分析。我相信,通过学习这本书,我能够获得更扎实的理论基础,从而更有效地进行经济数据的分析和预测。

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我一直对数字背后隐藏的社会经济逻辑充满好奇,尤其是关于如何科学地理解和分析这些数据。这本书的标题“社会经济统计学原理”直接击中了我的兴趣点,它似乎承诺要揭示那些驱动经济和社会发展的量化规律。我期待它能够详细阐述“统计量”的概念,比如均值、方差、众数等,以及它们在描述经济现象时各自的意义和局限性。更重要的是,我希望它能深入讲解“概率论”在统计学中的基础作用,以及如何运用概率来理解经济活动中的不确定性。这本书是否会介绍“假设检验”的基本原理,以及如何通过它来检验经济学中的各种命题,例如某个政策是否对经济增长产生了显著影响?我常常在思考,如何才能更准确地衡量一个社会的贫富差距,或者某个地区的发展水平?这本书提到的“统计指标”的构建,是否会涵盖这些方面?我希望它能提供一套严谨的理论框架,让我能够理解这些指标的计算方法、解释其含义,并认识到其可能存在的局限性。通过这本书,我希望能获得一种更科学、更系统地分析社会经济现象的视角,从而更好地理解我们所处的这个世界。

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我一直对如何用数据来理解和解释社会经济现象充满兴趣,但总觉得自己在理论基础方面有所欠缺。这本书的标题“社会经济统计学原理”让我看到了一个系统学习的机会。我非常期待书中能够详细介绍“统计分布”的概念,例如正态分布、二项分布等,以及它们在经济学中的应用。我知道,很多经济现象都遵循一定的概率分布,理解这些分布有助于我们更好地预测和分析。我也对书中关于“参数估计”的章节抱有很大的期望。如何从样本数据中估计出总体的真实参数,例如总体的平均收入或平均消费水平,这对于经济决策至关重要。这本书是否会介绍点估计和区间估计的方法,以及如何评估估计的准确性?我常常在思考,一个国家的平均家庭收入是如何得出的?它的置信区间又意味着什么?我相信,通过学习这本书,我能够获得更扎实的理论基础,从而更自信地解读和分析社会经济数据。

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