数理统计‧计量经济学经典题型解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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

深入浅出：数据驱动决策的艺术与实践 ——一本关于现代数据分析与量化思维的实用指南 引言：信息时代的决策核心 在这个数据爆炸的时代，信息的洪流既是机遇，也是挑战。企业、研究机构乃至政府部门，无不依赖于对复杂数据的精准解读，才能制定出富有前瞻性的战略决策。然而，从海量数据中提炼出有价值的洞察，绝非易事。它需要的不仅仅是熟练的软件操作，更重要的是扎实的理论基础、严谨的分析框架以及将量化结果转化为实际行动的能力。 本书《深入浅出：数据驱动决策的艺术与实践》，正是在这样的背景下应运而生。它旨在为所有致力于提升决策质量的专业人士——无论是市场分析师、金融工程师、经济研究者，还是渴望掌握前沿量化工具的管理人员——提供一套系统、实用且深入的知识体系。本书聚焦于现代数据分析的思维模式构建、核心统计工具的精妙运用，以及如何将这些工具无缝集成到实际的商业和研究流程中，从而真正实现数据驱动的科学决策。 我们深知，理论的晦涩往往是实践的阻碍。因此，本书摒弃了纯粹的数学推导的堆砌，转而采用案例驱动的学习路径。每一项核心概念的引入，都紧密围绕着具体的应用场景展开，确保读者能够清晰地理解“为什么学”以及“如何用”。 --- 第一部分：量化思维的基石——现代统计学的实践视角 本部分着重于打牢读者在进行任何复杂分析之前必须掌握的基础性、批判性思维。我们不只是罗列公式，而是强调统计学作为一种“反事实思考”工具的本质。 第一章：从数据到洞察的鸿沟 数据的生命周期管理： 强调数据质量、清洗与预处理的重要性。探讨如何识别和处理缺失值、异常值（Outliers）的合理策略，而不是机械地删除。 描述性统计的艺术： 深入探讨均值、中位数、标准差等描述性指标在不同数据分布下的局限性与适用性。特别引入高维数据的可视化技术，如热力图、平行坐标图等，以直观揭示潜在结构。 抽样理论与推断的边界： 详细解析中心极限定理的实际意义，以及样本量选择的科学依据。重点讨论置信区间构建的实际操作与结果解释的严谨性，避免常见的解释误区（如将置信区间误解为概率区间）。 第二章：假设检验的实战演练 检验逻辑的构建： 详细梳理P值（P-value）的正确理解与误区。强调如何根据研究问题和数据特性选择合适的检验方法，例如非参数检验在数据不满足正态性假设时的关键作用。 多重比较的陷阱： 专门开辟章节讨论当进行大量统计检验时，如何控制第一类错误（$alpha$错误）的膨胀，介绍Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等前沿控制方法在实际分析中的应用。 效应量（Effect Size）的重要性： 强调统计显著性并不等同于实践意义。本书将详尽阐述Cohen's d, $eta^2$等效应量指标的计算与解读，指导读者评估发现的实际影响力。 --- 第二部分：连接变量的桥梁——回归分析的深度拓展 回归分析是量化研究的基石，但现实世界中的数据关系往往远比简单的线性模型复杂。本部分将引导读者超越基础的最小二乘法（OLS），掌握处理复杂模型和诊断缺陷的实用技能。 第三章：多元线性回归的精细化调优 模型设定的科学性： 讨论变量选择的策略（逐步回归、Lasso、Ridge的原理与选择），以及如何通过残差分析（如Durbin-Watson检验、QQ图）进行模型诊断。 异方差性与自相关性的处理： 针对时间序列或面板数据中常见的异方差和自相关问题，详细讲解加权最小二乘法（WLS）和HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误的计算与应用，确保估计结果的可靠性。 交互项与非线性关系的建模： 探讨如何通过引入乘积项、对数变换或样条函数（Splines）来刻画变量间的复杂交互作用和非线性趋势，使模型更贴近现实数据结构。 第四章：广义线性模型（GLM）的实用边界 处理分类与计数数据： 针对因变量是二元结果（是/否）、分类结果或计数值（如点击次数、事故发生次数）的情况，系统介绍Logistic回归和Poisson回归的原理与解释。重点在于如何解释系数的优势比（Odds Ratio）和风险比（Rate Ratio）。 生存分析简介： 为处理“时间到事件”类数据（如产品寿命、客户流失时间），本书简要介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型的基本应用框架，帮助读者构建更全面的时间维度分析能力。 --- 第三部分：探索时间维度与面板数据的力量 现代经济与商业分析往往涉及随时间变化的观测值。本部分专注于时间序列分析和面板数据分析这两大关键领域，它们是理解宏观趋势和微观个体差异的利器。 第五章：时间序列分析的动态视角 平稳性与协整： 明确讲解时间序列分析的先决条件——平稳性检验（ADF、KPSS）。对于非平稳序列，介绍差分（Differencing）的应用，以及协整关系的识别，为长期均衡关系的建立提供理论支撑。 ARIMA族模型的构建与预测： 详细拆解自回归（AR）、移动平均（MA）和季节性组件的构建过程，并提供一套清晰的Box-Jenkins三步法实操流程。 向量自回归（VAR）模型： 深入探讨如何分析多个相互影响的时间序列之间的动态关系（如价格与销量的相互影响），重点讲解脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的实际解读。 第六章：面板数据的优势与挑战 固定效应（FE）与随机效应（RE）的选择： 清晰区分FE和RE模型的适用场景，并提供Hausman检验的实操指导，帮助读者在估计效率和一致性之间做出最优权衡。 处理序列相关性： 针对面板数据中常见的组内序列相关问题，介绍FGLS（Feasible Generalized Least Squares）等高级估计方法的应用。 动态面板模型概述： 简要介绍差分GMM（Arellano-Bond）等处理内生性问题的工具，为更复杂的因果推断打下基础。 --- 结语：从模型到决策的闭环 本书的最终目标，是培养读者将量化模型转化为清晰、可执行的决策建议的能力。我们坚信，最优秀的统计分析，是那些能够被非技术背景的决策者所理解和信任的分析。本书通过大量的案例复盘、软件操作流程的嵌入（不特指某款软件，而是强调通用逻辑）和结果的商业化解读，力求实现理论与实践的完美结合。 掌握本书内容，意味着您将能够： 1. 批判性地评估现有报告中的统计证据，识别潜在的偏差和缺陷。 2. 独立构建能够反映现实复杂性的回归和时间序列模型。 3. 准确解释模型输出的每一个参数和检验结果，并将其转化为清晰的商业洞察。 踏上这条数据驱动的决策之路，需要严谨的态度和持续的学习。《深入浅出：数据驱动决策的艺术与实践》愿做您最可靠的同行者与指南。

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

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

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感动的是它的“情怀”和“温度”。我翻开这本书，并没有感受到那种冰冷的学术气息，而是仿佛看到一位经验丰富的老师，在循循善诱地教导学生。它在讲解每一个概念、每一个公式的时候，都会尽可能地追溯其来源和思想，而不是简单地给出一个定义。很多时候，它会用非常形象的比喻或者生活化的例子来解释抽象的数理概念，让我觉得学习过程不再枯燥乏味，而是充满乐趣。我印象最深的是，在解析某些复杂的统计模型时，作者会花很大的篇幅去讲解模型背后的逻辑和假设，以及这些假设的重要性，而不是直接给出模型形式。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解“为什么”，而不是仅仅记住“是什么”。而且，书中的语言非常平实易懂，没有过多的学术术语堆砌，即使是初学者也能很快地进入状态。感觉作者真的是把自己的心血倾注在了这本书里，希望能够帮助更多的学生真正掌握这些知识，而不是仅仅为了应付考试。

评分☆☆☆☆☆

这套书的题目选择真的可以说是“黄金级别”了，我之前看过的很多参考书，要么题目过于陈旧，要么过于偏激，要么就是一些“水题”占了大部分，真正能够反映核心考点、考察深入理解的题目并不多。但这本书完全不一样，我感觉它里面的每一道题都是经过精心挑选的，涵盖了数理统计和计量经济学最核心、最常考的知识点。而且，这些题目不仅仅是理论的搬运，很多都设计得非常有实际应用场景，让我觉得学习这些知识是有意义的，不是死记硬背。最让我印象深刻的是，它不光有经典的例题，还有很多针对性很强的变式题，这让我能够举一反三，把一个知识点吃透。有时候一道题我会卡住很久，但是看看书上的解析，就会豁然开朗，原来还可以这样思考。而且，它还特别注重题目之间的联系，会引导你思考不同知识点之间的融会贯通，这对于构建完整的知识体系非常有帮助。我甚至觉得，把这本书的题目做熟了，基本上就等于掌握了这门学科的大部分精华了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于它对“理解”的极致追求。很多同类书籍往往满足于给出正确的答案和简略的步骤，但这本书却花了大量的篇幅去解释“为什么”这样做。它会深入到数学推导的细节，但又不会过于繁琐，总能把握好理论深度和易读性之间的平衡。我经常会在一些地方停下来，思考作者的逻辑，然后发现自己之前对某个知识点的理解是多么片面。它善于引导读者去思考公式背后的经济含义，或者统计假设的实际意义。举个例子，对于某个统计检验，它不仅仅会告诉你怎么做，还会深入分析这个检验的功效和局限性，以及在什么情况下它会失效。这种“刨根问底”式的讲解，让我觉得每一次阅读都是一次思维的提升。我感觉这本书不是在教我“怎么做题”，而是在教我“怎么思考”。这种学习方式让我觉得非常有成就感，并且能够形成更扎实的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过不少关于计量经济学的教材和辅导书，但很多都让我觉得“云里雾里”，理论讲得天花乱坠，但是实际操作起来却无从下手。这本书在这方面给我带来了巨大的惊喜。它不仅仅是理论的梳理，更重要的是它非常注重与实际应用的结合。每当介绍一个模型或者方法，它都会立刻配上相应的例题，并且详细地讲解如何利用软件（比如stata或者R）来实现这些分析。而且，它的讲解非常细致，比如如何输入数据、如何进行初步的探索性分析、如何解读模型的输出结果等等，都一步一步地演示清楚。这对于我这种实践经验不足的学生来说，简直是雪中送炭。我感觉通过这本书，我不仅学到了理论，更学会了如何将理论转化为实际的分析技能。很多以前觉得非常困难的计量问题，现在都能迎刃而解了。这本书真的让我对计量经济学产生了浓厚的兴趣，并且充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真的太棒了，我拿到手的时候就觉得很有分量，纸张的质感也相当不错，拿在手里感觉很扎实。翻开内页，你会发现它的设计非常清晰，重点突出的地方用加粗或者其他颜色标注得很醒目，这对于我这种在学习过程中需要不断回溯和巩固知识点的人来说，简直是福音。而且，每道题的解答都写得非常详细，不仅仅是给出答案，更重要的是它会从多个角度去解析解题思路，比如这道题为什么用这种方法，有没有其他更巧妙的解法，以及相关的理论背景是什么，这些都解释得非常到位。我尤其喜欢它在一些疑难杂症的地方，还会附上一些“解题陷阱”的提示，这能让我避免掉入常见的错误思维定势，大大提高了学习效率。感觉作者真的是站在我们的角度，把我们可能遇到的困惑都考虑到了。而且，书中的图表绘制得也很规范，数据清晰，逻辑性强，不会出现那种模糊不清的图，让人一看就明白。总而言之，这本书在细节处理上做得非常出色，无论是从装帧设计还是内容呈现，都体现了出版者的用心，这对于我这样注重学习体验的读者来说，是一次非常愉快的阅读体验。