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出版者:Cengage Learning

作者:David R. Anderson

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2008

價格:0

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780324831542

叢書系列:

圖書標籤:

• 定量方法
• 應用統計
• 數據分析
• 計量經濟學
• 研究方法
• 統計建模
• 實驗設計
• 迴歸分析
• 假設檢驗
• 數據挖掘

《應用計量方法》是一本旨在為讀者提供全麵、深入的定量分析工具和技術的著作。本書旨在幫助學生、研究人員以及任何需要運用數據來理解和解決實際問題的人士，建立起紮實的計量理論基礎，並熟練掌握其在各個領域中的應用。 本書內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級計量模型的廣泛主題，確保讀者能夠逐步建立起對定量分析的深刻理解。開篇部分，我們將從概率論和統計推斷的基本原理入手，為後續內容的學習奠定堅實的基礎。這裏會詳細講解隨機變量、概率分布、期望、方差等核心概念，並深入探討參數估計、假設檢驗等統計推斷的核心方法。通過清晰的數學推導和直觀的解釋，讀者將能夠理解這些基礎概念背後的邏輯，並為理解更復雜的模型做好準備。 接著，本書將重點介紹迴歸分析，這是計量經濟學中最強大、最常用的工具之一。我們將從最簡單的簡單綫性迴歸模型開始，逐步過渡到多元綫性迴歸。在此過程中，我們不僅會講解模型的估計方法（如普通最小二乘法 OLS），還會詳細闡述模型假設、參數的解釋、擬優度檢驗（如R²）以及 t 檢驗和 F 檢驗等重要的統計推斷。本書將強調在實際應用中，如何識彆和處理多重共綫性、異方差、自相關等常見問題，並介紹相應的診斷方法和修正策略，例如使用穩健標準誤、加權最小二乘法 WLS 等。 為瞭應對非綫性關係以及分類變量的處理，本書將引入廣義綫性模型（GLM）。讀者將學習如何使用邏輯迴歸（Logistic Regression）來分析二元因變量，如何使用泊鬆迴歸（Poisson Regression）來分析計數數據，以及如何處理有序和無序的分類因變量。我們將深入探討這些模型的假設、估計方法（如最大似然估計 MLE）以及模型擬閤的評估指標。 本書還將專門闢章節介紹時間序列分析。我們將從平穩性、自相關函數 ACF 和偏自相關函數 PACF 等基本概念講起，然後介紹 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型，包括 AR、MA、ARMA 和 ARIMA 模型。讀者將學習如何識彆時間序列的模式，如何選擇閤適的模型階數，如何估計模型參數，以及如何進行模型診斷和預測。此外，我們還會觸及一些更高級的時間序列模型，如 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型，用於處理金融時間序列中常見的波動性集群現象。 在麵闆數據分析方麵，本書將提供一套完整的框架。我們將區分截麵數據、時間序列數據和麵闆數據，並詳細介紹麵闆數據模型。讀者將學習固定效應模型（Fixed Effects Model）和隨機效應模型（Random Effects Model），理解它們各自的假設、估計方法和適用場景。我們將討論如何選擇最適閤的數據分析模型，以及如何解釋麵闆數據分析的結果。 為瞭使本書的實用性最大化，我們將大量引入實際案例研究。這些案例將覆蓋經濟學、金融學、社會學、市場營銷、公共衛生等多個學科領域。通過分析真實世界的數據，讀者將有機會將書中所學的理論知識應用於解決實際問題。每個案例都將詳細展示數據收集、模型選擇、參數估計、結果解釋以及政策建議等完整的分析過程。這些案例的齣現，旨在幫助讀者建立起“理論與實踐相結閤”的思維模式，並增強其獨立解決問題的能力。 本書還注重培養讀者的批判性思維和模型選擇能力。在介紹不同模型的同時，我們會清晰地闡述它們的優缺點、適用範圍以及潛在的局限性。讀者將被鼓勵去思考，為什麼在特定情況下選擇某個模型比其他模型更閤適，以及如何評估模型的穩健性和可靠性。 為瞭方便讀者實踐，本書將提供關於常用的統計軟件（如 R、Python 或 Stata）的應用指導。雖然本書的重點在於理論和方法，但附帶的軟件應用說明將使讀者能夠更加便捷地將所學知識轉化為實際操作。讀者將學會如何導入數據、運行統計命令、生成圖錶以及解讀軟件輸齣。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失易懂。我們會采用清晰的語言、圖文並茂的方式來解釋復雜的概念。數學推導部分將力求清晰、準確，同時會提供足夠的背景解釋，以幫助不同數學背景的讀者理解。在公式推導之外，我們會強調其直觀含義和應用價值。 總而言之，《應用計量方法》是一本全麵、深入、實用的參考書，它不僅能幫助讀者掌握計量分析的強大工具，更能啓發讀者運用定量思維來理解和分析世界。無論您是剛開始接觸計量經濟學，還是希望深化自身在該領域的知識，本書都將是您寶貴的學習夥伴。本書的最終目標是賦予讀者信心和能力，運用定量方法來解決現實世界中的挑戰，並做齣更明智的決策。

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