具体描述
本书是针对研究所考试中，统计学之数理统计与计量经济学加强之内容。
详细分析近年的考题，就会发现数理统计的相关范围以不定时与不限考试类组的方式出现在考卷上，而计量经济学本来就已经是统计学中之重点章节，由于它的范围很广，而大多统计学课本中都只介绍计量经济学之基本观念及运算，很难再深入地探讨更多的相关问题，读者只能透过考古题的演练将重点自行整理，但由于考古题是分散的，使得读者在整理的过程中变得零零碎碎，这样是无法建立出良好的架构。
有鑑于此，作者透过多年来的教学经验，分章归纳整理各校研究所及国考等经典试题与详解，提供读者建立完整的学习架构，期许读者在准备过程中更能得心应手、事半功倍，提升应考实力。
本书特色
一、架构完整、内容深入浅出、浅显易懂
在各个定义、定理及重点的下方特别叙述该理论之意涵及基本观念，部分定理更是附上详细的证明，让有兴趣的读者可以再深入地了解该理论之由来，内容的编排由浅入深，前后架构清晰鲜明。
二、分章题库、解析详尽
为了让读者可以增加数理统计理论之应用，作者特别针对各定义及定理加入许多练习题及考古题在本书中。但计量经济学的题型特色常是一题贯穿许多章节，故作者把所有相关的试题也整理在最后的精选试题中，借由题库的安排可以帮助读者釐清观念外，更能培养对考题的敏锐度及熟悉度。本书中的所有例题皆详解且解说完整，读者可借由演练试题并学习解题之技巧。
另，由于本书内容属于较理论之统计部分，对于数理能力之要求极重，为了方便读者能够以最短时间内吸收本书内容及范例详解，作者特别针对较难的题目录制了影音解析，建议有需要的读者，可以下述所附之网址点选购买，必能让读者更快速了解范例之考题重点及解析之详细过程。
．我要购买：研究所精选试题详解．数理统计&计量经济学／赵治勋（影音＋书）
►线上试听
详细分析近年的考题，就会发现数理统计的相关范围以不定时与不限考试类组的方式出现在考卷上，而计量经济学本来就已经是统计学中之重点章节，由于它的范围很广，而大多统计学课本中都只介绍计量经济学之基本观念及运算，很难再深入地探讨更多的相关问题，读者只能透过考古题的演练将重点自行整理，但由于考古题是分散的，使得读者在整理的过程中变得零零碎碎，这样是无法建立出良好的架构。
有鑑于此，作者透过多年来的教学经验，分章归纳整理各校研究所及国考等经典试题与详解，提供读者建立完整的学习架构，期许读者在准备过程中更能得心应手、事半功倍，提升应考实力。
本书特色
一、架构完整、内容深入浅出、浅显易懂
在各个定义、定理及重点的下方特别叙述该理论之意涵及基本观念，部分定理更是附上详细的证明，让有兴趣的读者可以再深入地了解该理论之由来，内容的编排由浅入深，前后架构清晰鲜明。
二、分章题库、解析详尽
为了让读者可以增加数理统计理论之应用，作者特别针对各定义及定理加入许多练习题及考古题在本书中。但计量经济学的题型特色常是一题贯穿许多章节，故作者把所有相关的试题也整理在最后的精选试题中，借由题库的安排可以帮助读者釐清观念外，更能培养对考题的敏锐度及熟悉度。本书中的所有例题皆详解且解说完整，读者可借由演练试题并学习解题之技巧。
另，由于本书内容属于较理论之统计部分，对于数理能力之要求极重，为了方便读者能够以最短时间内吸收本书内容及范例详解，作者特别针对较难的题目录制了影音解析，建议有需要的读者，可以下述所附之网址点选购买，必能让读者更快速了解范例之考题重点及解析之详细过程。
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著者信息
作者简介
赵治勋
．为高点教师，主授研究所与高普考统计学、回归分析、机率论、数理统计学、抽样方法、工程统计学
．担任企业资深资料分析师兼相关部门主管
．曾任国内外企业之品质教育训练资深讲师、企业之可靠度工程师资深顾问
．具品质管理师证照
赵治勋
．为高点教师，主授研究所与高普考统计学、回归分析、机率论、数理统计学、抽样方法、工程统计学
．担任企业资深资料分析师兼相关部门主管
．曾任国内外企业之品质教育训练资深讲师、企业之可靠度工程师资深顾问
．具品质管理师证照
图书目录
第一篇 数理统计
第一章 贝氏估计量（Bayes estimator）
第二章 极限法则
第三章 评估准则
第四章 均匀最小变异不偏估计量（UMVUE）
第五章 最强检定力检定（MPT）、一致性最强检定力检定（UMPT）、一般概似比检定（GLRT）
第二篇 计量经济学
第０章 矩阵基础运算
第一章 绪 论
第二章 简单线性回归分析
第三章 复回归分析
第四章 残差分析
第五章 虚拟变数
第六章 线性重合
第七章 自我相关
精选试题
第一章 贝氏估计量（Bayes estimator）
第二章 极限法则
第三章 评估准则
第四章 均匀最小变异不偏估计量（UMVUE）
第五章 最强检定力检定（MPT）、一致性最强检定力检定（UMPT）、一般概似比检定（GLRT）
第二篇 计量经济学
第０章 矩阵基础运算
第一章 绪 论
第二章 简单线性回归分析
第三章 复回归分析
第四章 残差分析
第五章 虚拟变数
第六章 线性重合
第七章 自我相关
精选试题
图书序言
图书试读
None
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