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不需任何背景：
　　从根打造
　　从无到有
　　一针见血
　　一步到位
　　百脉全开
　　一通百通

对初学者：
　　直觉式地启发
　　清楚地推演
　　明白地学习

对学过『统计学』的人：
　　釐清基础的观念
　　了解根本的道理
　　正确地应用

作者简介

杨维宁

学历
　　国立清华大学 工业工程学士
　　美国俄亥俄州立大学 工业及系统工程硕士
　　美国俄亥俄州立大学 工业及系统工程博士

经 历
　　美国普渡大学客座助理教授
　　台湾科技大学资讯管理系副教授

专长
　　系统模拟、应用统计、作业研究、随机程序、抽样理论、可靠度工程

现代经济学中的计量经济学：理论、模型与前沿应用 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践性的计量经济学学习体验。在全球化和大数据日益成为主流的当代经济图景中，计量经济学不再仅仅是理论推导的工具，更是理解复杂经济现象、预测未来趋势并制定有效政策的关键学科。本书聚焦于现代经济学研究中的核心计量方法，尤其强调理论基础的严谨性与实际数据分析能力的培养。 第一部分：计量经济学基础与经典模型重构 本书的开篇部分将奠定坚实的计量经济学理论基础。我们从最基本的随机变量、概率分布、大数定律和中心极限定理等数理统计概念入手，确保读者对后续模型建立的统计学前提有清晰的认识。 线性回归模型的严格审视 (OLS)： 经典的多重线性回归模型（OLS）将被置于最严格的框架下进行检验。我们将深入探讨高斯-马尔可夫定理的假设条件——线性性、外生性、同方差性、无序列相关性以及正态性。对于每个假设的违背情况，本书将详尽阐述其对估计量（$hat{eta}$）的无偏性、一致性和有效性的影响，并引入林德曼准则（Lindeberg Condition）在渐近性质中的作用。 异方差性与序列相关的处理： 针对现实数据中普遍存在的异方差（如金融时间序列的波动集聚）和序列相关（如宏观经济数据的自相关），本书将系统介绍广义最小二乘法（GLS）和Cochrane-Orcutt迭代过程。在时间序列部分，我们将侧重于Breusch-Pagan检验、White检验和Durbin-Watson检验的局限性与修正方法，如Newey-West标准误的构建原理。 模型设定误差与内生性问题： 这是计量经济学实践中的核心挑战。本书将区分截距偏差（Specification Bias）和变量遗漏造成的设定误差。内生性部分将深入剖析反向因果关系、遗漏变量偏差和测量误差的后果。重点将放在工具变量（IV）法的理论基础——相关性与外生性限制，并详细介绍两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤和有效性检验（如Sargan检验和间接最小二乘法）。 第二部分：时间序列分析的动态视角 现代经济学分析高度依赖时间序列数据。本部分将系统梳理从描述性分析到复杂预测模型的全过程。 平稳性与单位根检验： 深入讲解时间序列的弱平稳（WSS）与强平稳。单位根检验将聚焦于Dickey-Fuller (DF)、增广迪基-福勒（ADF）检验，并区分随机游走与确定性趋势的差异。我们将讨论检验能力的局限性，并引入KPSS检验作为补充。 ARMA/ARIMA 模型的构建与优化： 详细介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的识别（ACF与PACF图）、估计与诊断。对非平稳序列的处理，本书将重点讲解积分（d）的确定过程，构建出季节性与非季节性ARIMA模型的全流程。 协整理论与长期均衡： 对于多个非平稳序列，本书将引入Engle-Granger两步法和Johansen协整检验，用以识别变量间的长期稳定关系。向量自回归（VAR）模型将被用于分析多个变量间的动态交互作用，并引出格兰杰因果检验（Granger Causality）的严谨性讨论。 波动率建模： 针对金融经济学，本书将引入条件异方差模型。GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）将被用于刻画波动率的聚集性与非对称性，为风险管理和资产定价提供量化工具。 第三部分：面板数据模型的进阶应用 面板数据（Panel Data）结合了时间和截面信息，是捕捉个体异质性的强大工具。 固定效应（FE）与随机效应（RE）模型的选择： 本部分将对比分析FE、RE以及混合回归模型的适用场景。重点讲解如何通过Hausman检验来做出模型选择的统计依据，并深入探讨FE模型对时点固定效应（Time Fixed Effects）的纳入与解释。 动态面板模型与系统GMM： 传统的FE模型在处理序列相关和存在内生性时存在缺陷。本书将详尽介绍Arellano-Bond的差分GMM（Difference GMM）和Blundell-Bond的系统GMM（System GMM）估计方法，重点阐述工具变量的构建逻辑（滞后值作为工具变量）以及检验工具变量有效性的Sargan/Hansen检验。 截断与选择模型： 讨论在样本选择偏差（Sample Selection Bias）下，如Tobit模型（用于受限因变量）和Heckman两阶段模型（用于处理选择性偏差）的理论基础和实施细节。 第四部分：因果推断的前沿方法论 现代应用计量经济学的核心目标是从相关性中提炼出可靠的因果效应估计。本书将花费大量篇幅介绍因果推断的最新工具。 断点回归设计（RDD）： 区分清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）。详细分析局部平均处理效应（LATE）的估计，以及带宽（Bandwidth）选择对估计稳健性的影响。 双重差分法（DID）的严格识别： DID是评估政策效果的基石。本书将强调平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的必要性，并介绍其检验方法，如多期DID模型与事件研究法（Event Study Methodology）。 倾向得分匹配（PSM）与合成控制法（SCM）： PSM用于处理非随机分配的处理，重点讨论如何通过匹配来平衡协变量。对于涉及单一实体或地区的政策评估，合成控制法（SCM）将被详细介绍，它通过构建一个“合成的对照组”来模拟反事实情景，极大地提升了因果识别的可靠性。 实践与软件 本书的代码实现部分将主要基于R语言和Stata软件平台，所有关键模型的估计、检验和模拟都将提供完整的、可复现的代码示例。我们强调从数据清理、探索性分析到最终报告撰写的全过程规范。 本书的目标读者包括经济学、金融学、公共政策、市场营销等领域的硕士及博士研究生，以及需要掌握前沿计量工具的专业研究人员和数据分析师。通过系统学习，读者将能够独立设计严谨的计量研究方案，并对复杂经济数据进行高质量的因果推断与预测分析。

第一章 机率与统计的分野与关系
第二章 机率
第三章 随机变数与机率分配
第四章 平均数与变异数
第五章 离散随机变数的机率分配
第六章 连续随机变数的机率分配
第七章 推论统计概论
第八章 参数估计
九章 假设检定

评分☆☆☆☆☆

第十段： 作為一名在學術研究領域奮鬥多年的學生，我對統計學的需求，除了基礎知識的掌握，更重要的是對「研究方法論」的理解。《統計學精要》這本書，在學術研究方面，給了我很多啟發。作者在講解每一個統計方法的同時，都會深入探討其「背後的邏輯和前提假設」。例如，在講解「變異數分析 (ANOVA)」時，他不僅詳細解釋了如何計算 F 值，更重要的是，他強調了 ANOVA 的三個主要假設：獨立性、常態性和變異數同質性，並且解釋了這些假設的重要性，以及在違反這些假設時，應該如何處理。這對於我們在撰寫學術論文，進行研究設計時，是非常關鍵的。書中還有一部分專門講解「統計軟體的選擇與應用」，雖然內容簡略，但卻點出了不同軟體在不同分析情境下的優勢，這為我未來在研究中，選擇合適的分析工具提供了很好的指引。總體來說，《統計學精要》這本書，不僅是一本優秀的統計學入門教材，更是一本能夠引導我們進行嚴謹學術研究的工具書，對於任何想在學術領域有所建樹的人來說，都非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

第三段： 坦白說，我本來對統計學抱持著一種「能過就好」的心態，畢竟這學科對我來說，實在是太抽象、太遙遠了。但自從翻開了《統計學精要》這本書，我的想法徹底改變了！作者在書裡不斷強調統計學在我們生活中的應用，像是「如何看懂新聞報導中的數據」、「如何評估廣告中的宣稱」、「如何做出更明智的消費決策」等等。這些例子都非常貼近我們的日常，讓我第一次感受到統計學的實用性。例如，書裡有一章在講「機率與風險評估」，作者用實際的彩券中獎機率和保險費率來舉例，讓我清楚地了解到機率的計算如何影響我們的決策。另一章在講「迴歸分析」，作者竟然用「房價與房屋面積的關係」來做說明，這對我這個正準備買房的人來說，真是太有幫助了！以前覺得統計學很高深，現在才發現，原來它就在我們身邊，默默地影響著我們的生活。這本書讓我對統計學產生了濃厚的興趣，也讓我開始思考，是不是應該更深入地學習這門學問，以便更好地理解這個世界。

评分☆☆☆☆☆

第九段： 我是一個比較「視覺化」的學習者，所以傳統的純文字教科書，我總是讀得比較吃力。《統計學精要》這本書，在這方面做得非常出色。它不僅在文字敘述上力求清晰易懂，更重要的是，書中「圖表的運用非常豐富且恰當」。作者在解釋每一個統計概念時，都會搭配精心設計的圖表，例如長條圖、圓餅圖、折線圖、散點圖、箱型圖等等，讓抽象的概念變得具體可見。特別是在講解「機率分佈」時，書中出現了大量的正規分佈、卡方分佈、t分佈的圖示，讓我能夠非常直觀地理解這些分佈的形狀和特性。另外，作者在講解「假設檢定」時，更是用「統計圖」輔助說明 P 值和顯著水準，讓整個檢定過程變得清晰明瞭。我認為，一個好的統計學教科書，除了內容要正確扎實之外，視覺化的呈現也是至關重要的。而《統計學精要》在這方面，絕對是業界的佼佼者，它讓統計學的學習過程，變得更加輕鬆愉快，也更容易讓人掌握。

评分☆☆☆☆☆

第七段： 說真的，我對統計學一直以來都有一種「既愛又怕」的感覺。愛它能夠幫助我們理解數據背後的奧秘，卻又害怕那些複雜的公式和抽象的概念。這一次，我抱著試試看的心理，入手了這本《統計學精要》。不得不說，這本書完全超出了我的預期！它最大的特色，就是「學術性與趣味性完美結合」。作者在講解每一個概念時，都會穿插一些引人入勝的小故事或者有趣的案例。例如，在講解「中央極限定理」的時候，他竟然用「大家一起玩猜謎遊戲，看有多少人能猜中答案」來做比喻，瞬間就把一個艱澀的定理變得生動有趣。又比如，在講解「統計模型的建立」時，他竟然用「偵探辦案」的比喻，讓我們了解如何從各種線索（數據）中找出關鍵的關聯性，進而建立一個能夠解釋現象的模型。這種「寓教於樂」的教學方式，讓我在閱讀過程中，一點都不感到枯燥乏味，反而充滿了探索的樂趣。我強烈推薦給所有對統計學感到卻步的讀者，這本書絕對能讓你重新愛上統計學。

评分☆☆☆☆☆

第八段： 作為一個長期在金融行業工作的人，數據分析能力是必不可少的技能。《統計學精要》這本書，對於我來說，簡直就是及時雨！它不僅提供了紮實的統計學理論基礎，更重要的是，它非常注重「實務應用」。書中的每一個章節，都連結了實際的金融市場案例。例如，在講解「時間序列分析」時，作者就以「股票價格的預測」為例，詳細介紹了ARIMA模型等常用的方法，這對我理解和應用金融數據非常有幫助。在講解「信賴區間」時，他也用「預測公司下一季度的盈收」來做說明，讓我們能夠更清楚地理解信賴區間的實際意義。而且，書中對於R語言或Python等統計軟體的應用，雖然沒有深入探討，但卻在每個章節的適當地方，提供了「軟體輔助」的提示，讓我們知道在實際操作中，哪些工具可以幫助我們更有效地完成統計分析。這本書讓我感覺，統計學不再是課堂上的學術理論，而是能夠直接應用於工作、解決實際問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

第六段： 我是一位在職進修的學生，平時工作已經很忙碌，所以每一次購買書籍，都必須非常謹慎，確保每一筆花費都是值得的。《統計學精要》這本書，絕對是我近期最滿意的一筆投資。它最大的優點在於「內容的廣度與深度兼具」。從最基礎的數據整理、圖表呈現，到中階的機率分佈、假設檢定，乃至於進階的迴歸分析、時間序列分析，幾乎涵蓋了統計學學習者所需要的大部分重點。更難得的是，作者並沒有因為追求廣度而犧牲深度，書中的每一個觀念都講解得非常透徹，並且提供了足夠的理論依據和實際應用案例。我特別喜歡它在講解「迴歸分析」時，不僅僅是介紹了簡單線性迴歸，還觸及了多元迴歸和邏輯迴歸，這對於我未來在數據分析領域的工作，非常有啟發性。而且，書中的圖表和表格，都是經過精心設計的，清晰明瞭，能夠幫助我們快速理解數據的內涵。我現在每天下班後，都會花一些時間來閱讀這本書，感覺就像是在跟一位經驗豐富的老師對話，收穫滿滿。

评分☆☆☆☆☆

第五段： 老實說，我本身並非統計學本科系的學生，所以對這門學科一直存有敬畏之心，總覺得它很難。這次為了工作上的需要，不得不硬著頭皮來學習。我之前嘗試過幾本入門的統計學書籍，但都因為內容太過學術化，或者例子太過專業，讓我讀起來非常吃力。直到我遇到了這本《統計學精要》，我才真正體驗到什麼叫做「化繁為簡」。作者在書中大量運用生活化的例子，例如在講解「抽樣方法」時，他用「如何從一大箱蘋果中挑出代表性的樣本」來比喻，生動有趣，讓人一眼就能理解。在講解「假設檢定」時，他更是巧妙地運用了「一個小販賣餅乾，如何透過抽樣檢驗來判斷這批餅乾的品質」的場景，讓我們這些非統計專業的人也能輕易進入狀況。更讓我讚賞的是，書中對於一些比較抽象的概念，例如「信賴區間」，作者更是用「預測天氣」的比喻，讓我能夠更直觀地理解它所代表的意義。這本書的編寫風格，完全打破了我對傳統統計學教科書的刻板印象，它更像是一本引人入勝的科普讀物，讓我們在輕鬆愉快的閱讀中，不知不覺地掌握了統計學的精髓。

评分☆☆☆☆☆

第四段： 我個人是個很重視學習效率的人，所以挑選教科書的時候，最看重的是「資訊的組織架構」以及「內容的精準度」。這本《統計學精要》在這兩方面都做得非常出色。它採用了一種「模組化」的學習設計，每個主題都獨立成章，但又彼此之間有關聯性，可以循序漸進地學習，也可以針對特定主題做重點複習。最讓我驚喜的是，作者在每個章節的結尾，都設計了「隨堂練習」和「課後習題」。這些習題不僅僅是重複公式的計算，更多的是需要我們思考和應用統計概念的題目。而且，書後附有詳盡的解答，並且針對一些比較困難的題目，還提供了詳細的解題思路，這對自學來說，真的非常重要。我之前看過的統計學書籍，很多習題都是答案只有一個數字，完全不知道自己是怎麼算對的，或者錯在哪裡。但這本《統計學精要》的習題設計，讓我可以清楚地知道自己的學習成效，並且及時糾正錯誤。這對於提升學習的信心和效率，有著不可估量的作用。

评分☆☆☆☆☆

第一段： 哇！終於收到這本《統計學精要》了！我已經期待好久了，因為我最近在準備研究所的考試，統計學真的是一個繞不過去的坎。平常看坊間的參考書，總覺得要嘛太過艱澀，要嘛太過簡略，抓不到那種「精要」的感覺。這次看到這本書的介紹，說是「從基礎概念到進階應用，一次到位」，就覺得非常有希望。打開封面，首先映入眼簾的是那種簡潔大方的排版，沒有過多的花俏裝飾，一看就知道是走實用路線的。翻到目錄，哇，真的蠻紮實的！從基本的描述性統計，像是平均數、中位數、標準差這些，到推論統計的假設檢定、信賴區間，甚至還包含了迴歸分析、變異數分析這些比較進階的內容。而且，每個章節的標題都寫得很清楚，感覺像是條理分明的地圖，引導讀者一步一步深入統計的奧秘。我最怕那種寫得雲裡霧裡，讓人看了更糊塗的書了。這本《統計學精要》光從目錄來看，就已經讓我燃起了學習的鬥志。接下來，我打算先從第一章開始，仔細研究一下它對於「什麼是統計學」的定義和它在各個領域的應用，希望能夠建立起一個紮實的統計學觀念基礎。

评分☆☆☆☆☆

第二段： 這本《統計學精要》的作者真的是太有心了！我之前學統計學，最頭痛的就是那些公式，每次看到一大堆符號就眼花撩亂，完全不知道它們代表什麼意思，更別說要去理解推導過程了。但是這本書很不一樣，它在解釋每一個公式的時候，都會搭配非常生動的圖例和實際的例子。像是解釋標準差的時候，它沒有直接丟出公式，而是用一個班級學生成績的分佈圖，讓我們直觀地看到數據的分散程度。又像是解釋假設檢定，它竟然用了一個「找毒蘋果」的類比，實在是太貼切了！這種「由淺入深、化繁為簡」的教學方式，真的讓我覺得統計學不再是冰冷的數字和符號，而是有血有肉、貼近生活的學問。而且，書裡面有很多「重點提示」和「常見錯誤」的提醒，這些都是作者累積了多年教學經驗的精華，能夠幫助我們避開許多常見的陷阱。我真的覺得，如果早幾年有這本書，我的統計學成績一定會好看很多。現在拿到手，感覺像是撿到寶一樣，迫不及待地想把它全部讀完，把這些重要的觀念都牢牢記在腦子裡。