數理統計‧計量經濟學經典題型解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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本書是針對研究所考試中，統計學之數理統計與計量經濟學加強之內容。

　　詳細分析近年的考題，就會發現數理統計的相關範圍以不定時與不限考試類組的方式齣現在考捲上，而計量經濟學本來就已經是統計學中之重點章節，由於它的範圍很廣，而大多統計學課本中都隻介紹計量經濟學之基本觀念及運算，很難再深入地探討更多的相關問題，讀者隻能透過考古題的演練將重點自行整理，但由於考古題是分散的，使得讀者在整理的過程中變得零零碎碎，這樣是無法建立齣良好的架構。

　　有鑑於此，作者透過多年來的教學經驗，分章歸納整理各校研究所及國考等經典試題與詳解，提供讀者建立完整的學習架構，期許讀者在準備過程中更能得心應手、事半功倍，提升應考實力。

本書特色

　　一、架構完整、內容深入淺齣、淺顯易懂
　　在各個定義、定理及重點的下方特彆敘述該理論之意涵及基本觀念，部分定理更是附上詳細的證明，讓有興趣的讀者可以再深入地瞭解該理論之由來，內容的編排由淺入深，前後架構清晰鮮明。

　　二、分章題庫、解析詳盡
　　為瞭讓讀者可以增加數理統計理論之應用，作者特彆針對各定義及定理加入許多練習題及考古題在本書中。但計量經濟學的題型特色常是一題貫穿許多章節，故作者把所有相關的試題也整理在最後的精選試題中，藉由題庫的安排可以幫助讀者釐清觀念外，更能培養對考題的敏銳度及熟悉度。本書中的所有例題皆詳解且解說完整，讀者可藉由演練試題並學習解題之技巧。

　　另，由於本書內容屬於較理論之統計部分，對於數理能力之要求極重，為瞭方便讀者能夠以最短時間內吸收本書內容及範例詳解，作者特彆針對較難的題目錄製瞭影音解析，建議有需要的讀者，可以下述所附之網址點選購買，必能讓讀者更快速瞭解範例之考題重點及解析之詳細過程。

　　．我要購買：研究所精選試題詳解．數理統計&計量經濟學／趙治勛（影音＋書）
　　►綫上試聽

深入淺齣：數據驅動決策的藝術與實踐 ——一本關於現代數據分析與量化思維的實用指南 引言：信息時代的決策核心 在這個數據爆炸的時代，信息的洪流既是機遇，也是挑戰。企業、研究機構乃至政府部門，無不依賴於對復雜數據的精準解讀，纔能製定齣富有前瞻性的戰略決策。然而，從海量數據中提煉齣有價值的洞察，絕非易事。它需要的不僅僅是熟練的軟件操作，更重要的是紮實的理論基礎、嚴謹的分析框架以及將量化結果轉化為實際行動的能力。 本書《深入淺齣：數據驅動決策的藝術與實踐》，正是在這樣的背景下應運而生。它旨在為所有緻力於提升決策質量的專業人士——無論是市場分析師、金融工程師、經濟研究者，還是渴望掌握前沿量化工具的管理人員——提供一套係統、實用且深入的知識體係。本書聚焦於現代數據分析的思維模式構建、核心統計工具的精妙運用，以及如何將這些工具無縫集成到實際的商業和研究流程中，從而真正實現數據驅動的科學決策。 我們深知，理論的晦澀往往是實踐的阻礙。因此，本書摒棄瞭純粹的數學推導的堆砌，轉而采用案例驅動的學習路徑。每一項核心概念的引入，都緊密圍繞著具體的應用場景展開，確保讀者能夠清晰地理解“為什麼學”以及“如何用”。 --- 第一部分：量化思維的基石——現代統計學的實踐視角 本部分著重於打牢讀者在進行任何復雜分析之前必須掌握的基礎性、批判性思維。我們不隻是羅列公式，而是強調統計學作為一種“反事實思考”工具的本質。 第一章：從數據到洞察的鴻溝 數據的生命周期管理： 強調數據質量、清洗與預處理的重要性。探討如何識彆和處理缺失值、異常值（Outliers）的閤理策略，而不是機械地刪除。 描述性統計的藝術： 深入探討均值、中位數、標準差等描述性指標在不同數據分布下的局限性與適用性。特彆引入高維數據的可視化技術，如熱力圖、平行坐標圖等，以直觀揭示潛在結構。 抽樣理論與推斷的邊界： 詳細解析中心極限定理的實際意義，以及樣本量選擇的科學依據。重點討論置信區間構建的實際操作與結果解釋的嚴謹性，避免常見的解釋誤區（如將置信區間誤解為概率區間）。 第二章：假設檢驗的實戰演練 檢驗邏輯的構建： 詳細梳理P值（P-value）的正確理解與誤區。強調如何根據研究問題和數據特性選擇閤適的檢驗方法，例如非參數檢驗在數據不滿足正態性假設時的關鍵作用。 多重比較的陷阱： 專門開闢章節討論當進行大量統計檢驗時，如何控製第一類錯誤（$alpha$錯誤）的膨脹，介紹Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等前沿控製方法在實際分析中的應用。 效應量（Effect Size）的重要性： 強調統計顯著性並不等同於實踐意義。本書將詳盡闡述Cohen's d, $eta^2$等效應量指標的計算與解讀，指導讀者評估發現的實際影響力。 --- 第二部分：連接變量的橋梁——迴歸分析的深度拓展 迴歸分析是量化研究的基石，但現實世界中的數據關係往往遠比簡單的綫性模型復雜。本部分將引導讀者超越基礎的最小二乘法（OLS），掌握處理復雜模型和診斷缺陷的實用技能。 第三章：多元綫性迴歸的精細化調優 模型設定的科學性： 討論變量選擇的策略（逐步迴歸、Lasso、Ridge的原理與選擇），以及如何通過殘差分析（如Durbin-Watson檢驗、QQ圖）進行模型診斷。 異方差性與自相關性的處理： 針對時間序列或麵闆數據中常見的異方差和自相關問題，詳細講解加權最小二乘法（WLS）和HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）標準誤的計算與應用，確保估計結果的可靠性。 交互項與非綫性關係的建模： 探討如何通過引入乘積項、對數變換或樣條函數（Splines）來刻畫變量間的復雜交互作用和非綫性趨勢，使模型更貼近現實數據結構。 第四章：廣義綫性模型（GLM）的實用邊界 處理分類與計數數據： 針對因變量是二元結果（是/否）、分類結果或計數值（如點擊次數、事故發生次數）的情況，係統介紹Logistic迴歸和Poisson迴歸的原理與解釋。重點在於如何解釋係數的優勢比（Odds Ratio）和風險比（Rate Ratio）。 生存分析簡介： 為處理“時間到事件”類數據（如産品壽命、客戶流失時間），本書簡要介紹Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型的基本應用框架，幫助讀者構建更全麵的時間維度分析能力。 --- 第三部分：探索時間維度與麵闆數據的力量 現代經濟與商業分析往往涉及隨時間變化的觀測值。本部分專注於時間序列分析和麵闆數據分析這兩大關鍵領域，它們是理解宏觀趨勢和微觀個體差異的利器。 第五章：時間序列分析的動態視角 平穩性與協整： 明確講解時間序列分析的先決條件——平穩性檢驗（ADF、KPSS）。對於非平穩序列，介紹差分（Differencing）的應用，以及協整關係的識彆，為長期均衡關係的建立提供理論支撐。 ARIMA族模型的構建與預測： 詳細拆解自迴歸（AR）、移動平均（MA）和季節性組件的構建過程，並提供一套清晰的Box-Jenkins三步法實操流程。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 深入探討如何分析多個相互影響的時間序列之間的動態關係（如價格與銷量的相互影響），重點講解脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的實際解讀。 第六章：麵闆數據的優勢與挑戰 固定效應（FE）與隨機效應（RE）的選擇： 清晰區分FE和RE模型的適用場景，並提供Hausman檢驗的實操指導，幫助讀者在估計效率和一緻性之間做齣最優權衡。 處理序列相關性： 針對麵闆數據中常見的組內序列相關問題，介紹FGLS（Feasible Generalized Least Squares）等高級估計方法的應用。 動態麵闆模型概述： 簡要介紹差分GMM（Arellano-Bond）等處理內生性問題的工具，為更復雜的因果推斷打下基礎。 --- 結語：從模型到決策的閉環 本書的最終目標，是培養讀者將量化模型轉化為清晰、可執行的決策建議的能力。我們堅信，最優秀的統計分析，是那些能夠被非技術背景的決策者所理解和信任的分析。本書通過大量的案例復盤、軟件操作流程的嵌入（不特指某款軟件，而是強調通用邏輯）和結果的商業化解讀，力求實現理論與實踐的完美結閤。 掌握本書內容，意味著您將能夠： 1. 批判性地評估現有報告中的統計證據，識彆潛在的偏差和缺陷。 2. 獨立構建能夠反映現實復雜性的迴歸和時間序列模型。 3. 準確解釋模型輸齣的每一個參數和檢驗結果，並將其轉化為清晰的商業洞察。 踏上這條數據驅動的決策之路，需要嚴謹的態度和持續的學習。《深入淺齣：數據驅動決策的藝術與實踐》願做您最可靠的同行者與指南。

作者簡介

趙治勛

　　．為高點教師，主授研究所與高普考統計學、迴歸分析、機率論、數理統計學、抽樣方法、工程統計學
　　．擔任企業資深資料分析師兼相關部門主管
　　．曾任國內外企業之品質教育訓練資深講師、企業之可靠度工程師資深顧問
　　．具品質管理師證照

第一篇　數理統計
第一章　貝氏估計量（Bayes estimator）
第二章　極限法則
第三章　評估準則
第四章　均勻最小變異不偏估計量（UMVUE）
第五章　最強檢定力檢定（MPT）、一緻性最強檢定力檢定（UMPT）、一般概似比檢定（GLRT）

第二篇　計量經濟學
第０章　矩陣基礎運算
第一章　緒　論
第二章　簡單綫性迴歸分析
第三章　復迴歸分析
第四章　殘差分析
第五章　虛擬變數
第六章　綫性重閤
第七章　自我相關
精選試題

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版真的太棒瞭，我拿到手的時候就覺得很有分量，紙張的質感也相當不錯，拿在手裏感覺很紮實。翻開內頁，你會發現它的設計非常清晰，重點突齣的地方用加粗或者其他顔色標注得很醒目，這對於我這種在學習過程中需要不斷迴溯和鞏固知識點的人來說，簡直是福音。而且，每道題的解答都寫得非常詳細，不僅僅是給齣答案，更重要的是它會從多個角度去解析解題思路，比如這道題為什麼用這種方法，有沒有其他更巧妙的解法，以及相關的理論背景是什麼，這些都解釋得非常到位。我尤其喜歡它在一些疑難雜癥的地方，還會附上一些“解題陷阱”的提示，這能讓我避免掉入常見的錯誤思維定勢，大大提高瞭學習效率。感覺作者真的是站在我們的角度，把我們可能遇到的睏惑都考慮到瞭。而且，書中的圖錶繪製得也很規範，數據清晰，邏輯性強，不會齣現那種模糊不清的圖，讓人一看就明白。總而言之，這本書在細節處理上做得非常齣色，無論是從裝幀設計還是內容呈現，都體現瞭齣版者的用心，這對於我這樣注重學習體驗的讀者來說，是一次非常愉快的閱讀體驗。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過不少關於計量經濟學的教材和輔導書，但很多都讓我覺得“雲裏霧裏”，理論講得天花亂墜，但是實際操作起來卻無從下手。這本書在這方麵給我帶來瞭巨大的驚喜。它不僅僅是理論的梳理，更重要的是它非常注重與實際應用的結閤。每當介紹一個模型或者方法，它都會立刻配上相應的例題，並且詳細地講解如何利用軟件（比如stata或者R）來實現這些分析。而且，它的講解非常細緻，比如如何輸入數據、如何進行初步的探索性分析、如何解讀模型的輸齣結果等等，都一步一步地演示清楚。這對於我這種實踐經驗不足的學生來說，簡直是雪中送炭。我感覺通過這本書，我不僅學到瞭理論，更學會瞭如何將理論轉化為實際的分析技能。很多以前覺得非常睏難的計量問題，現在都能迎刃而解瞭。這本書真的讓我對計量經濟學産生瞭濃厚的興趣，並且充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感動的是它的“情懷”和“溫度”。我翻開這本書，並沒有感受到那種冰冷的學術氣息，而是仿佛看到一位經驗豐富的老師，在循循善誘地教導學生。它在講解每一個概念、每一個公式的時候，都會盡可能地追溯其來源和思想，而不是簡單地給齣一個定義。很多時候，它會用非常形象的比喻或者生活化的例子來解釋抽象的數理概念，讓我覺得學習過程不再枯燥乏味，而是充滿樂趣。我印象最深的是，在解析某些復雜的統計模型時，作者會花很大的篇幅去講解模型背後的邏輯和假設，以及這些假設的重要性，而不是直接給齣模型形式。這種深入淺齣的講解方式，讓我能夠真正理解“為什麼”，而不是僅僅記住“是什麼”。而且，書中的語言非常平實易懂，沒有過多的學術術語堆砌，即使是初學者也能很快地進入狀態。感覺作者真的是把自己的心血傾注在瞭這本書裏，希望能夠幫助更多的學生真正掌握這些知識，而不是僅僅為瞭應付考試。

评分☆☆☆☆☆

這套書的題目選擇真的可以說是“黃金級彆”瞭，我之前看過的很多參考書，要麼題目過於陳舊，要麼過於偏激，要麼就是一些“水題”占瞭大部分，真正能夠反映核心考點、考察深入理解的題目並不多。但這本書完全不一樣，我感覺它裏麵的每一道題都是經過精心挑選的，涵蓋瞭數理統計和計量經濟學最核心、最常考的知識點。而且，這些題目不僅僅是理論的搬運，很多都設計得非常有實際應用場景，讓我覺得學習這些知識是有意義的，不是死記硬背。最讓我印象深刻的是，它不光有經典的例題，還有很多針對性很強的變式題，這讓我能夠舉一反三，把一個知識點吃透。有時候一道題我會卡住很久，但是看看書上的解析，就會豁然開朗，原來還可以這樣思考。而且，它還特彆注重題目之間的聯係，會引導你思考不同知識點之間的融會貫通，這對於構建完整的知識體係非常有幫助。我甚至覺得，把這本書的題目做熟瞭，基本上就等於掌握瞭這門學科的大部分精華瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於它對“理解”的極緻追求。很多同類書籍往往滿足於給齣正確的答案和簡略的步驟，但這本書卻花瞭大量的篇幅去解釋“為什麼”這樣做。它會深入到數學推導的細節，但又不會過於繁瑣，總能把握好理論深度和易讀性之間的平衡。我經常會在一些地方停下來，思考作者的邏輯，然後發現自己之前對某個知識點的理解是多麼片麵。它善於引導讀者去思考公式背後的經濟含義，或者統計假設的實際意義。舉個例子，對於某個統計檢驗，它不僅僅會告訴你怎麼做，還會深入分析這個檢驗的功效和局限性，以及在什麼情況下它會失效。這種“刨根問底”式的講解，讓我覺得每一次閱讀都是一次思維的提升。我感覺這本書不是在教我“怎麼做題”，而是在教我“怎麼思考”。這種學習方式讓我覺得非常有成就感，並且能夠形成更紮實的知識體係。