SAS与现代经济统计分析

页数:613

出版时间:2009-9

价格:52.00元

isbn号码:9787312025686

具体描述

《SAS与现代经济统计分析》涵盖了大部分常用的现代统计分析方法，是使用SAS进行经济统计分析的一本非常实用的书籍。全书分三篇15章；第一篇3章，系统介绍SAS系统的特点、SAS数据库和SAS数据集的创建，其他格式数据文件与SAS数据集的相互转换、SAS编程基础，并通过实例逐步引入DATA步和PROC步的基本句法，为介绍SAS在经济统计分析中的应用奠定基础。第二篇5章，通过统计学中常用的图、表、分布状况特征及假设检验等方法，运用SAS着力对经济问题进行描述和推断分析，包括：单变量过程、相关过程、频数过程、制表过程、图形过程、假设检验和方差分析。第三篇7章，主要介绍SAS在多变量统计分析中的应用，包括：线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。

《SAS与现代经济统计分析》基于SAS9.1中文版，从案例分析入手，侧重于应用SAS解决实际经济问题。书中大量的案例为读者提供了学习和应用SAS分析和解决实际经济问题的良好范例，每章适量的习题为读者巩固学习内容提供了方便。

用户评价

这本书的语言风格非常严谨，但又带着一种令人意外的亲切感，这在我阅读那些传统统计学著作时是很少见的体验。作者在阐述复杂的统计模型原理时，并没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学推导，而是先用非常生活化或者说贴近实际经济案例的语言进行铺垫和解释，仿佛一位经验丰富的老师在你身边慢条斯理地为你剖析问题的核心逻辑。我尤其欣赏作者在处理那些灰色地带——也就是统计学理论与实际数据应用之间的差异——时的那种坦诚态度。他不会把统计方法描绘成无所不能的“银弹”，而是会明确指出在何种情况下，某个模型可能存在偏差，或者需要进行哪些额外的稳健性检验。这种不回避问题的写作方式，极大地增强了读者对理论的信任感，也培养了一种批判性的分析思维。读完某个章节，你不仅知道“怎么做”，更重要的是明白了“为什么这么做”，以及“这样做可能有什么局限”。这种深度的引导，远超出了单纯的“如何操作软件”的层面，更像是对一门科学的哲学探讨，让人受益匪浅。

这本书的装帧设计确实挺有格调的，那种沉稳的深蓝色调，配上简约的字体，拿在手里就感觉沉甸甸的，充满了知识的厚重感。我记得当时在书店看到这本书的时候，就是被这种低调奢华的封面吸引的，感觉它不像市面上那些花里胡哨的教材，更像是一本值得反复研读的工具书。内页的纸张质量也相当不错，那种微微泛黄的米白色，阅读起来眼睛不容易疲劳，即便是长时间盯着那些复杂的公式和图表，也能保持相对的舒适。而且，这本书的排版布局非常考究，段落划分清晰，章节之间的过渡也很自然流畅。虽然内容本身可能偏向于专业领域，但作者似乎花了不少心思在版式设计上，让原本枯燥的统计学概念，在视觉上变得更容易消化和吸收。尤其是那些代码示例和结果输出的展示区域，用不同的字体和颜色进行了区分，即便是初学者也能迅速定位关键信息，这一点非常加分，看得出出版方在细节处理上是下了真功夫的。总的来说，光是作为一本摆在书架上的书来看，它就已经展现出一种专业人士的品味和对阅读体验的尊重，这一点是很多同类书籍所欠缺的。

我必须提到这本书在章节组织上的逻辑性和递进感处理得极其到位，它完美地平衡了广度与深度，使得不同知识背景的读者都能找到自己的切入点。初学者可能会对前几章中对基础统计概念的夯实感到满意，那些对概率论和数理统计的复习部分，措辞精炼，直击要害，完全避免了冗余的数学证明，而是聚焦于经济学应用上的直观理解。而对于有一定基础的研究者而言，书中后半部分对前沿计量经济学模型的介绍和拓展，如面板数据分析、因果推断中的一些新进展，则提供了非常及时的知识更新。我注意到，作者在引入一个新概念时，通常会先回顾它所基于的经典理论基础，然后立即引申出现代统计学是如何改进和发展这一理论的，这种“继承与创新”的叙事结构，让知识的脉络非常清晰。这种结构设计，使得读者可以根据自己的需求，选择性地深入研读特定章节，而不用担心因为跳读而遗漏了关键的上下文联系，体现了作者对学习者心智模型的深刻理解。

这本书给我最深刻的印象是它对于“统计思维”的培养作用，这比任何单一的技术掌握都来得重要。在阅读过程中，我感觉作者一直在潜移默化地训练我如何去质疑数据、如何去构建一个合理的经验模型，而不是盲目地相信软件输出的P值。书中多次强调了设定零假设和备择假设时，必须紧密围绕研究的经济学理论假设展开，以及在解释回归系数时，必须考虑经济学背景下的边际效应和弹性含义，这使得统计分析不再是单纯的数学游戏，而是成为了验证和发展经济学理论的有力工具。它教会我，一个好的统计分析师，不仅要精通技术，更要对所分析的经济现象有深刻的洞察力。特别是书中关于模型误设的讨论部分，作者用生动的语言描述了当模型偏离现实假设时可能导致的灾难性后果，这种警示作用，让我从根本上提高了对每一个分析步骤的审慎程度，培养了一种对“统计真相”的敬畏感，这是任何纯粹的软件教程都无法给予的宝贵财富。

这本书的案例选择和深度挖掘，简直是教科书级别的示范，让人感受到作者在经济统计领域的深厚功底。我发现书中引用的数据背景，往往都紧密结合了近些年来的宏观经济热点，比如消费趋势的结构性变化、金融市场的波动性分析，甚至是新兴产业的增长测算等等，这些都让书中的理论不再是空中楼阁，而是拥有了鲜活的生命力。更有价值的是，作者不仅仅是展示了最终的分析结果，而是详细拆解了从数据清洗、变量构建，到模型选择和结果解释的完整链条。例如，在处理时间序列数据时，他不仅仅是跑了一个ARIMA模型，而是深入探讨了平稳性检验的选择标准，以及如何根据残差图来判断模型设定的合理性，这种层层递进的分析过程，对于希望真正掌握统计分析精髓的人来说，是无价之宝。它教会读者如何像一个真正的经济学家那样去思考数据背后的经济含义，而不是仅仅停留在技术操作层面，这对于提升个人的实战能力至关重要。

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