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出版者:Thomson Brooks/Cole

作者:Lawrence C. Hamilton

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:1997-08-18

价格:USD 45.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534265595

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• Stata
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计软件
• 应用统计
• 回归分析
• 统计建模
• 社会科学
• 经济学

计量经济学导论：基于 R 语言的实证分析实践 本书旨在为读者提供一套全面且实用的计量经济学学习路径，重点关注使用当今主流的统计计算语言 R 进行数据处理、模型估计与结果解释。本书内容涵盖了从基础的线性回归模型到更复杂的面板数据分析和时间序列分析，理论讲解与实际操作紧密结合，力求帮助学习者建立扎实的计量经济学思维和熟练的 R 编程应用能力。 第一部分：计量经济学基础与 R 语言环境搭建 第 1 章：计量经济学的视野与 R 语言初探 本章首先界定计量经济学的研究范畴、核心问题及其在社会科学和经济学中的重要地位。我们将探讨计量经济学如何将经济理论与实证数据相结合，以检验假设、估计参数并进行预测。随后，我们将详细介绍 R 语言作为计量分析工具的优势，包括其强大的统计函数库、高质量的可视化能力以及开放源代码的特性。读者将学习如何安装 R 和 RStudio，理解 R 的基本数据结构（向量、矩阵、数据框），并掌握基础的数据导入（CSV, Excel）和环境管理技巧。 第 2 章：数据处理与探索性数据分析 (EDA) 高质量的数据是成功计量分析的前提。本章将深入讲解 R 中高效的数据操作包，如 `dplyr` 和 `tidyr`，用于数据的清洗、转换、重塑和合并。我们将重点关注缺失值处理（插补或删除策略）、异常值识别与处理，以及如何构建新的变量。随后，我们将转向探索性数据分析 (EDA)，使用 `ggplot2` 库进行可视化，通过直方图、散点图矩阵、箱线图等工具，初步了解数据的分布特征、变量间的初步关系以及潜在的共线性问题。本章强调在进入模型估计之前，对数据的“亲身接触”和理解是至关重要的。 第 3 章：概率论与统计推断回顾 本章为后续的回归分析提供必要的理论基础回顾。内容包括随机变量、概率分布（正态、t、卡方、F 分布）的性质及其在假设检验中的应用。我们将详细阐述点估计与区间估计的概念，重点介绍最大似然估计（MLE）和矩估计（MOM）的基本思想。在 R 环境中，读者将学习如何利用内置函数或特定包来模拟这些分布、进行随机抽样，并理解大数定律和中心极限定理在统计推断中的作用。 第二部分：经典线性回归模型 (CLRM) 第 4 章：简单线性回归模型 本章从最简单的双变量回归模型入手，建立理论框架。我们将详细推导普通最小二乘法 (OLS) 的估计公式，并从几何上解释残差平方和最小化的含义。重点在于对回归系数的解释、拟合优度 ($R^2$) 的意义，以及标准误的计算。在 R 中，读者将学会使用 `lm()` 函数拟合模型，并细致地解读 `summary()` 输出结果中的系数估计值、p 值和置信区间。本章还将引入对模型的初步诊断，如残差图的检查。 第 5 章：多元线性回归模型及其假设 本章将模型扩展到包含多个解释变量的情况，探讨多重共线性、遗漏变量偏误 (Omitted Variable Bias, OVB) 等核心问题。我们将详细阐述 OLS 估计量的古典线性模型假设（CLRM Assumptions），包括零条件均值假设、同方差性、无自相关性等。使用 R，我们将演示如何通过 VIF（方差膨胀因子）检测多重共线性，并学习如何使用逐步回归、添加控制变量等方法来缓解 OVB。 第 6 章：假设检验与模型选择 本章聚焦于如何利用统计推断对模型进行客观评估。我们将区分 t 检验（检验单个系数的显著性）和 F 检验（检验模型整体显著性或约束条件的有效性）。重点讲解林奇-朗之万检验 (F-test for nested models) 的应用。此外，本章还将介绍模型选择的标准，包括 AIC、BIC 等信息准则，并演示如何在 R 中比较不同模型的拟合优度，最终做出稳健的模型选择。 第三部分：对 CLRM 假设的挑战与稳健估计 第 7 章：异方差性：识别、影响与修正 异方差性（Heteroskedasticity）是 OLS 假设被违反的常见情况。本章解释异方差性如何影响标准误的估计，尽管系数估计量仍是无偏的。我们将学习如何使用图示法、怀特检验 (White Test) 和布鲁希-培根检验 (Breusch-Pagan Test) 在 R 中进行诊断。针对异方差性，本章将详细介绍广义最小二乘法 (GLS) 的概念，并重点讲解如何使用稳健标准误（如 Huber-White 估计）来获得一致的推断结果。 第 8 章：序列相关性：时间序列数据的处理 对于时间序列数据，误差项可能存在序列相关性（自相关）。本章阐述一阶自相关 (AR(1)) 的机制，并分析它对 OLS 估计量的影响。诊断方法包括 Durbin-Watson 检验和 Breusch-Godfrey 检验。在修正方面，我们将介绍 Cochrane-Orcutt 迭代法以及如何使用 Newey-West 稳健标准误来处理可能同时存在的异方差和自相关问题。 第 9 章：虚拟变量、交互项与非线性模型 本章探讨在回归中纳入定性信息和捕捉变量间复杂关系的方法。我们将详细讲解虚拟变量 (Dummy Variables) 的构造与解释，包括截距和斜率的虚拟变量陷阱。此外，还将介绍如何通过变量的乘积项（交互项）来捕捉调节效应。最后，本章将初步介绍函数形式的选择，如对数变换（水平-对数、对数-对数）在 R 中的应用及其对系数解释的影响。 第四部分：超越 OLS：有限样本与处理效应 第 10 章：工具变量 (IV) 与内生性问题 内生性是计量经济学中最具挑战性的问题之一，它源于遗漏变量、测量误差或同步因果关系。本章系统介绍工具变量 (Instrumental Variables, IV) 方法，特别是两阶段最小二乘法 (2SLS)。我们将详细讨论如何选择有效的工具变量，并使用 R 中的 `AER` 或 `ivreg` 等包进行估计。本章还将介绍检验工具变量有效性的方法，如萨甘检验 (Sargan/Hansen Test)。 第 11 章：面板数据分析导论 面板数据（集合了时间维度和截面维度的信息）提供了比纯截面或时间序列数据更丰富的信息。本章介绍面板数据的三种主要模型：合并 OLS、固定效应模型 (Fixed Effects, FE) 和随机效应模型 (Random Effects, RE)。我们将侧重于使用 R 中的 `plm` 包进行估计，并通过 Hausman 检验来指导读者在 FE 和 RE 之间做出选择，从而有效控制个体不可观测的异质性。 第 12 章：泊松回归与概率模型基础 当因变量是计数数据或二元选择变量时，线性模型不再适用。本章转向离散因变量模型。首先介绍泊松回归模型，用于分析计数数据，并讨论其与 OLS 的区别及过度分散 (Overdispersion) 问题的处理。随后，我们将简要介绍 Logit 和 Probit 模型，用于分析二元选择（是/否）问题，并重点讲解如何使用 R 中的 `glm()` 函数拟合这些模型，以及如何解释边际效应而非直接的回归系数。 --- 本书的每一个章节都配有详细的 R 代码示例，确保读者能够即时将理论知识转化为可操作的实证分析能力。通过本书的学习，读者将能够独立完成复杂的实证研究项目，并批判性地评估现有的计量经济学文献。

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对于一名正在进行博士研究的学者而言，严谨的数据分析和模型构建是不可或缺的环节。《Statistics With Stata 5》这本书，我之前听过不少同行提及，普遍评价其在Stata应用方面非常深入且实用。我的研究领域涉及一些前沿的统计模型，例如非参数统计、因果推断模型等，这些模型在Stata中有专门的命令和实现方式，但往往需要非常精细的操作和深刻的理论理解。我期待这本书能够提供这些高级模型在Stata中的详细讲解，包括其前提条件、命令语法、参数设置以及结果的准确解读。更重要的是，我希望它能帮助我解决在实际研究中遇到的棘手问题，例如如何处理复杂的内生性问题，如何进行敏感性分析，以及如何有效地验证模型的稳健性。一本能够指导我如何将前沿统计理论转化为可执行的Stata代码，并最终为我的博士论文提供坚实的数据分析支持的书籍，其价值不言而喻。

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终于拿到这本《Statistics With Stata 5》了，我真是迫不及待地想要翻开它。作为一名正在攻读计量经济学研究生的小硕，Stata 软件一直是我的学习重点，但坦白说，我总觉得自己在软件操作的深度和统计理论的结合上还不够扎实。之前断断续续地看过一些零散的教程和网上搜集的一些零散资料，但总觉得不成体系，遇到问题时仍然会手足无措。听说这本书在Stata的应用方面讲解得非常详细，而且还融入了大量的统计学知识，这正是我目前最需要加强的。我特别期待它能帮助我理解Stata那些高级的功能，比如面板数据模型的估计和检验，或者时间序列分析的一些复杂模型。我知道Stata的功能非常强大，但很多时候我们仅仅停留在基本的回归分析上，错失了很多挖掘数据深层信息的可能性。希望这本书能够为我打开新世界的大门，让我能够更自如地运用Stata进行严谨的学术研究。不仅仅是学会怎么操作，更重要的是理解为什么这么操作，背后的统计原理是什么，这样才能真正做到融会, 理论联系实际，提升我的研究能力。

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我是一名长期在市场调研领域工作的资深人士，工作中经常需要处理大量的数据，并从中提炼出有价值的洞察。过去，我主要依赖Excel以及一些定制化的统计软件来完成工作，但随着业务的复杂化和对数据分析精度的要求不断提高，我发现现有的工具已经无法满足我的需求。Stata软件的名声在外，其在数据管理、统计分析以及图表制作方面的强大功能一直吸引着我，但由于没有系统性的学习过，一直迟迟未能入门。我了解到《Statistics With Stata 5》这本书，它似乎提供了一个非常全面且深入的Stata学习路径，尤其吸引我的是它声称能够将统计学的概念与Stata的实际应用紧密结合。我希望这本书能帮助我快速掌握Stata的核心功能，例如如何高效地进行数据清洗、转换，如何运用多种统计方法（如回归分析、聚类分析、因子分析等）来解决实际的商业问题，以及如何生成专业、美观的统计图表来辅助报告和演示。我尤其看重它能否指导我如何正确地选择和应用合适的统计模型，以及如何解读输出结果，避免常见的误区。

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我是一名对数据科学充满热情，但又缺乏专业背景的自学者，一直渴望能掌握一门强大的统计分析工具，《Statistics With Stata 5》这本书的出现，无疑给我点燃了一盏明灯。我深知Stata在学术界和数据分析领域有着举足轻重的地位，但其学习曲线对我这样的小白来说，着实有些陡峭。网上的零散资源往往碎片化严重，难以形成系统的知识体系。我非常看重这本书所承诺的“Statistics With Stata”这一融合性，这意味着它不仅仅是教我如何操作Stata，更重要的是，它会结合统计学的基本原理，来解释为什么我们要使用特定的命令，以及这些命令背后代表的统计含义是什么。我希望通过阅读这本书，能够逐步建立起我对统计学基本概念的理解，同时掌握Stata在数据处理、可视化和模型构建方面的核心技能。例如，我希望能学习到如何用Stata进行描述性统计分析，如何进行探索性数据分析（EDA），如何构建和评估预测模型，以及如何利用Stata生成令人印象深刻的数据可视化图表。

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作为一名统计学专业的本科生，我一直在寻找一本能够将理论与实践完美结合的教材，《Statistics With Stata 5》在我看来似乎就是这样一本宝藏。在课堂上，我们学习了各种统计理论和模型，但如何在实际操作中运用这些理论，尤其是在强大的Stata平台上，却常常感到力不从心。许多时候，理论知识掌握了，但面对真实的数据集，却不知道从何下手，或者即使动手操作了，也无法准确地理解Stata输出的那些复杂结果。我期待这本书能够清晰地解释Stata中的每一个命令，并与我所学的统计学概念一一对应，让我能够深刻理解“知其然，更知其所以然”。例如，当学习到假设检验时，我希望能通过书中详细的Stata实例，直观地看到不同检验方法在Stata中的实现，以及如何解读p值、置信区间等关键信息。同样，在学习回归分析时，我也希望书中能够涵盖从简单线性回归到多元回归，再到更复杂的模型（如逻辑回归）的Stata实现，并深入讲解模型诊断和解释的细节。

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