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出版者:Xin hua shu dian Beijing fa xing suo fa xing

作者:Jian Chang

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9787503703065

丛书系列:

图书标签:

• 经济统计学
• 统计学
• 计量经济学
• 经济学
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 时间序列分析
• 经济模型
• 统计方法

《经济统计学导论》 内容概述： 《经济统计学导论》是一本旨在为读者提供经济统计学基础知识和核心概念的入门级教材。本书系统地介绍了统计学在经济分析中的应用，涵盖了从数据收集、整理、描述到推断的整个过程。全书结构清晰，逻辑严谨，语言生动，力求让初学者也能轻松理解统计学的精髓，并将其有效地运用于经济领域的实际问题分析。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在讲解统计学基本原理的同时，大量引用了经济学中的典型案例和实际数据，帮助读者理解理论知识的实际应用价值。 循序渐进的教学设计： 从最基本的统计概念入手，逐步深入到更复杂的统计方法，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。 清晰易懂的阐释： 运用通俗易懂的语言，辅以图表和公式的详细解释，力求消除读者对统计学的畏难情绪。 强调数据思维： 引导读者培养数据敏感性，学会如何从海量经济数据中提取有用的信息，做出明智的决策。 章节安排与内容详解： 第一部分：统计学基础与数据描述 第一章：统计学概述与基本概念 本章将介绍统计学在经济学研究中的重要性，阐述统计学的基本研究对象和任务。我们将定义一些核心概念，如总体（population）与样本（sample）、参数（parameter）与统计量（statistic）、变量（variable）的类型（如定性变量和定量变量）等。同时，本章还将简要介绍统计学研究的基本步骤，为后续章节的学习打下基础。读者将了解到，统计学并非是枯燥的数字游戏，而是洞察经济现象、揭示经济规律的有力工具。 第二章：数据收集与抽样方法 优质的数据是统计分析的前提。本章将探讨经济数据的来源，包括一次数据（如问卷调查、访谈、实验）和二次数据（如政府统计报告、行业数据库）。我们将详细介绍不同的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。理解如何科学地抽取样本，避免抽样误差和偏差，对于保证统计结果的可靠性至关重要。 第三章：数据的整理与表现 收集到的原始数据往往杂乱无章，需要进行有效的整理和可视化。本章将介绍数据整理的基本技术，包括数据分类、制作频数分布表等。更重要的是，我们将深入探讨各种图表工具在经济数据表现中的应用，如条形图、折线图、饼图、直方图、散点图等。通过生动形象的图表，读者可以直观地了解数据的分布特征、趋势变化和变量之间的关系，例如，通过折线图分析GDP随时间的变化趋势，通过散点图研究教育支出与收入水平的关系。 第四章：数据的集中趋势与离散程度 为了量化数据的典型值和波动性，本章将介绍衡量数据集中趋势和离散程度的常用统计指标。集中趋势的度量包括均值（mean）、中位数（median）和众数（mode），我们将讨论它们各自的计算方法、含义以及在不同数据分布下的适用性。离散程度的度量则包括极差（range）、方差（variance）和标准差（standard deviation），它们能够揭示数据的分散程度，从而反映经济指标的稳定性或不确定性。理解这些指标对于比较不同经济体或不同时期的经济表现至关重要。 第五章：数据的偏度与峰度 除了集中趋势和离散程度，数据的分布形态也是重要的分析内容。本章将介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）这两个概念，它们描述了数据分布的对称性和尖峭程度。例如，收入分布通常是右偏的，少数高收入人群拉高了平均值。理解偏度和峰度有助于我们更全面地认识数据的内在特征，避免对数据产生误判。 第二部分：概率论基础与概率分布 第六章：概率论基本概念 统计推断的基础是概率论。本章将介绍概率的基本概念，如随机事件（random event）、概率（probability）、条件概率（conditional probability）和独立事件（independent events）。我们将学习概率的基本定律，如加法法则和乘法法则，以及全概率公式和贝叶斯定理。这些概念对于理解不确定性在经济活动中的作用，以及进行风险评估具有关键意义。 第七章：随机变量与概率分布 本章将引入随机变量（random variable）的概念，并介绍离散型随机变量（discrete random variable）和连续型随机变量（continuous random variable）。我们将详细讲解几种重要的概率分布，包括二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）、均匀分布（uniform distribution）、正态分布（normal distribution）和指数分布（exponential distribution）。特别是正态分布，由于其在自然界和经济现象中的普遍存在，我们将对其进行深入探讨。 第八章：联合分布与相关性 在经济分析中，我们常常需要研究多个变量之间的关系。本章将介绍联合概率分布（joint probability distribution），以及协方差（covariance）和相关系数（correlation coefficient）等指标，用于衡量两个或多个随机变量之间的线性关系强度和方向。例如，我们可以利用相关系数分析广告投入与销售额之间的关系。 第三部分：统计推断与模型 第九章：参数估计 统计推断的核心是利用样本信息来推断总体的未知参数。本章将介绍点估计（point estimation）和区间估计（interval estimation）。点估计通过样本统计量来估计总体参数，并讨论估计量的优良性标准（如无偏性、有效性、一致性）。区间估计则是在估计值周围给出一个范围，并给出估计的置信水平。我们将重点讲解利用正态分布和t分布进行均值和比例的置信区间的构造。 第十章：假设检验 假设检验是统计推断的另一重要方法，用于检验关于总体参数的某个论断是否成立。本章将详细介绍假设检验的基本原理和步骤，包括设定原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis），确定检验统计量（test statistic），计算P值（p-value），以及做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。我们将讲解针对均值、比例和方差的各种假设检验方法。 第十一章：方差分析（ANOVA） 方差分析是一种用于比较三个或更多组均值差异的方法。本章将介绍单因素方差分析（one-way ANOVA）的基本思想和计算过程，它能够帮助我们判断不同处理因素（如不同的营销策略）是否对某个经济指标（如销售额）产生显著影响。 第十二章：回归分析入门 回归分析是经济统计学中最强大的工具之一，用于研究变量之间的数量关系。本章将介绍简单线性回归模型（simple linear regression model），包括模型的基本形式、参数的估计（最小二乘法）、模型的拟合优度（R方）以及参数的显著性检验。例如，我们可以建立生产成本与产量之间的回归模型。 第十三章：相关与回归的深入 本章将在此基础上，介绍复回归分析（multiple regression analysis），即研究多个自变量对因变量的影响。我们将讨论如何选择合适的自变量，如何解释复回归模型的系数，以及如何进行模型诊断，识别和处理多重共线性、异方差等问题。 第四部分：时间序列分析与统计软件应用 第十四章：时间序列数据的基本分析 经济数据往往具有时间维度，体现出趋势、季节性和周期性等特征。本章将介绍时间序列数据的基本概念，如时间序列图的绘制、趋势的识别与平滑（如移动平均法）、季节性成分的分解等。 第十五章：时间序列预测模型 本章将介绍几种常用的时间序列预测模型，如指数平滑法（exponential smoothing）和ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average）。这些模型能够帮助我们对未来的经济指标进行预测，为经济决策提供支持。 第十六章：统计软件的应用 在实际的经济统计分析中，离不开强大的统计软件。本章将简要介绍几种常用的统计软件（如SPSS, R, Stata等）的基本操作和在数据分析中的应用。读者将了解如何利用这些软件进行数据管理、描述性统计、图形绘制以及模型构建和检验。 结语： 《经济统计学导论》旨在为读者构建扎实的经济统计学理论基础，并培养运用统计工具解决实际经济问题的能力。通过本书的学习，读者将能够更深入地理解宏观经济指标的含义，更准确地评估微观经济主体的行为，并更有效地分析复杂的经济现象。本书不仅是一本教科书，更是一扇通往数据驱动的经济分析世界的大门。

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说实话，刚翻开这本书的时候，我对它的期望值并不高，市面上的统计学书籍大多千篇一律，充斥着晦涩难懂的符号和脱离现实的例子。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的魅力在于其卓越的“翻译”能力，能把那些晦涩的数学概念，转化为可以直观感受到的经济现象。比如，它在解释回归系数的经济学含义时，用的比喻非常生动，仿佛在讲述一个关于供需关系的小故事。这本书的排版和图示设计也值得称赞，大量的图表清晰地勾勒出数据的分布和趋势，很多原本需要花费大量时间在脑海中构建的空间想象，通过一张图表就能瞬间明了。我感觉作者不仅是一位统计学家，更是一位出色的沟通者和教育家。他深谙如何抓住读者的注意力，通过不断的“设问”和“解答”，引导我们主动探索知识的深处。对于我这种非纯数学背景的读者来说，它提供了一种非常友好的学习路径，既保证了专业性，又极大地降低了学习的门槛。

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这不仅仅是一本关于统计学理论的书，更像是一份关于如何“像经济学家一样思考”的操作手册。我关注到它在处理因果推断部分的内容时，采用了非常现代和前沿的视角，这在很多老旧的教材中是看不到的。它清晰地区分了相关性与因果性，并详细介绍了工具变量法、断点回归设计等高级工具，但重点依然是放在工具背后的逻辑和适用场景上，而不是让读者被公式淹没。每一次介绍一个新的方法，作者都会先用一个现实中无法直接用A/B测试解决的问题抛出来，激发我们探寻新方法的必要性。这种“问题导向”的学习模式，极大地增强了学习的内在驱动力。它真正体现了统计学在现代经济研究中的核心价值——解决那些在理想实验条件下无法触及的真实世界难题。读完这本书，我感觉自己对经济学文献中那些“稳健性检验”和“内生性处理”的理解，提高了一个层次，视野也随之开阔了许多。

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这本书简直是本让人醍醐灌顶的武功秘籍，尤其对那些初入江湖、对那些复杂的数据流感到头晕目眩的“侠客”们来说。我记得我刚开始接触那些宏大的统计模型时，感觉就像面对一座迷雾缭绕的山峰，根本不知从何处着手。然而，这本书的叙述方式，不像那些干巴巴的教科书，它更像是一位经验丰富的老前辈，耐心地坐在你身边，用最直白、最贴近实际的语言，把那些抽象的理论掰开揉碎了给你看。它没有过多地纠缠于那些繁复的数学推导，而是将重点放在了“为什么”和“怎么用”上。比如，它讲解方差分析时，不是直接抛出公式，而是会模拟一个真实的商业场景——比如比较不同营销策略的效果，让你立刻明白这个工具的实际价值。书中的案例选择也非常巧妙，紧扣现代经济生活的脉搏，涉及的领域跨度很大，从宏观的经济政策评估到微观的企业运营优化，都有涉及。读完之后，那种豁然开朗的感觉，真的让人忍不住想立刻找个项目练练手。它成功地将一门看似高冷的学科，拉到了我们普通人可以触摸和理解的高度，功力深厚，值得反复研读。

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我曾尝试过好几本统计学的入门读物，但往往坚持不下来，要么是因为太偏重理论而导致枯燥，要么是因为过于偏重应用而缺乏深度，让人抓不住根本。这本书找到了一个绝佳的平衡点。它的语言风格非常成熟和稳重，没有那种故作轻松的“口语化”倾向，但同时又保持了一种令人愉悦的阅读节奏。特别是关于模型诊断和残差分析的部分，处理得极为到位。它没有简单地告诉读者“残差要服从正态分布”，而是深入探讨了当残差不服从假设时，我们的估计值会产生何种偏差，以及我们应该采取什么补救措施。这种对“不完美”情况的细致探讨，才是真正体现一本优秀教材价值的地方。它让我们意识到，统计学不是一套完美的公式，而是一套在不确定性中寻求最佳解释的工具箱。这本书让我对这门学科产生了由衷的敬畏和热爱，它为我后续的深入研究打下了无比坚实的基础。

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这是一本我愿意在任何专业交流场合都拿出来推荐的案头必备书。它的结构组织得极其严谨，逻辑链条清晰到几乎不需要回头翻阅就能记住大部分脉络。让我印象深刻的是它对假设检验部分的阐述，那种层层递进的论证过程，完美地体现了科学研究的严谨性。作者似乎非常清楚读者在哪些环节容易产生认知偏差，因此在处理那些“灰色地带”——比如多重比较带来的误差、时间序列数据自相关性的影响——时，都进行了极为详尽的剖析和警示。我尤其欣赏它对“模型设定错误”的讨论，这往往是初学者最容易忽略却又最致命的错误。书中没有把这些挑战轻描淡写，而是用严肃的笔触，指导我们如何识别模型假设的边界，何时应该寻求更复杂的工具，以及如何对结果进行审慎的解读。它教会我的不仅是统计方法本身，更是一种批判性的思维模式，让我对任何“一锤定音”的结论都保持一份必要的警惕。这种对细节的执着和对科学精神的尊重，让这本书的含金量远超同类教材。

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