統計學(第二版)  pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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林素菁 

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• 統計學
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• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 数据分析
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《计量经济学导论：原理与应用》 导言：穿越数据的迷雾，洞察经济世界的脉络 在当代经济学的研究与实践中，计量经济学已成为不可或缺的核心工具。它不仅仅是一门统计学的应用，更是连接抽象经济理论与纷繁复杂现实世界的桥梁。本书《计量经济学导论：原理与应用》旨在为经济学、金融学、管理学及相关领域的学生和研究人员提供一个全面、深入且极富实践性的入门指南。我们力求在严谨的数学推导与直观的经济学解释之间找到完美的平衡点，使读者能够扎实掌握计量经济学的理论基础，并熟练运用现代计量工具解决实际问题。 第一部分：计量经济学基础与经典模型 本部分将为读者奠定坚实的理论基石。我们首先从经济学与统计学的交汇点出发，阐述计量经济学的基本概念、研究目标以及数据类型（时间序列、截面、面板数据）。 第一章：回归分析的基石——简单线性回归模型（SLR） 我们从最简单的模型开始，深入探讨一元线性回归。详细讲解普通最小二乘法（OLS）的估计、性质及其统计推断。重点剖析了OLS估计量的高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem），确保读者理解为何OLS在经典假设下是“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。同时，我们将讨论如何进行假设检验（t检验和F检验），以及如何解释回归系数的经济学含义。 第二章：多维空间的探索——多元线性回归模型（MLR） 现实中的经济现象往往由多个因素共同决定。第二章扩展到多元线性回归，探讨多重共线性、模型设定误差（遗漏变量偏差）等常见问题。我们将着重介绍如何通过变量变换（如对数线性模型）来更好地拟合非线性关系，并详细讲解虚拟变量（Dummy Variables）在处理定性信息时的应用，例如分析性别差异或政策效果。 第三章：模型的诊断与修正 一个拟合优良的模型必须满足一系列统计假设。本章致力于模型诊断。我们将全面覆盖异方差性（Heteroskedasticity）的检验（如怀特检验）及其对估计量的影响，并介绍修正方法，如加权最小二乘法（WLS）。同样重要的是自相关性（Autocorrelation）的分析，尤其在时间序列数据中的处理。此外，对模型函数形式的选择和模型选择准则（如AIC、BIC）的讨论，将帮助读者构建更具稳健性的模型。 第二部分：处理非经典问题与扩展模型 经典线性模型（CLM）的假设在现实数据中往往不成立。第二部分聚焦于如何处理这些“非经典”情况，并引入更高级的模型结构。 第四章：工具变量法（IV）与内生性 内生性是计量经济学中最核心的挑战之一，它源于遗漏变量、测量误差或同步因果关系。本章将深入讲解工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的原理、选择工具变量的标准（相关性和外生性），以及两阶段最小二乘法（2SLS）的实施。我们还将介绍如何检验工具变量的有效性（如萨甘检验）。 第五章：截断与有限因变量模型 许多经济变量并非连续可测。第五章专门处理有限因变量模型： Logit与Probit模型： 针对二元选择（是/否）的分析，详细解释其概率函数和边际效应的计算。 Tobit模型： 适用于因变量存在“截尾”现象的数据，例如，劳动供给在零点处被截断。 计数数据模型： 介绍泊松（Poisson）和负二项（Negative Binomial）模型，用于分析事件发生的次数。 第六章：面板数据分析的威力 面板数据（Panel Data）结合了截面和时间维度，提供了更丰富的信息和更强的控制能力。本章将重点对比混合OLS、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。我们将利用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导模型选择，并讨论如何处理面板数据中的序列相关性和异方差性。固定效应模型在控制不可观测的个体异质性方面展现出巨大优势。 第三部分：时间序列分析 时间序列数据是金融市场、宏观经济预测的核心。本部分将介绍处理时间依赖性的关键技术。 第七章：平稳性与单整性 时间序列分析的前提是平稳性。本章详细阐述平稳过程的定义、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。随后，引入单位根检验（如增广迪基-福勒检验 ADF），识别非平稳序列。对于非平稳序列，我们将学习差分操作，直至序列平稳（即单整性）。 第八章：时间序列模型的结构 本章系统介绍描述时间序列动态结构的核心模型： 自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合形式ARMA模型。 自回归移动平均模型（ARIMA），用于处理非平稳序列的预测。 条件异方差模型（ARCH/GARCH），这是金融时间序列波动率建模的基石，用于刻画波动率的聚集现象。 第九章：协整与长期关系 当两个或多个非平稳时间序列之间存在长期的、稳定的均衡关系时，它们之间存在协整关系。本章将介绍格兰杰因果关系检验，以及向量自回归模型（VAR）、向量误差修正模型（VECM），这些工具是分析多个宏观经济变量之间动态相互作用的标准方法。 结语：从理论到实践的飞跃 本书的结构设计强调循序渐进和应用导向。每一章理论讲解后，均附有详尽的案例分析，这些案例取材于真实世界的经济、金融和政策数据。我们鼓励读者使用主流的计量软件（如Stata, R或Python）复现分析过程。 《计量经济学导论：原理与应用》不仅是知识的传授，更是思维方式的培养。它将训练读者像经济学家一样思考，学会严谨地提出因果推断，批判性地评估模型结果，并最终利用数据科学的力量，为复杂的经济决策提供坚实的定量支持。掌握这些工具，您将能够自信地驾驭信息时代的经济挑战。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我稱讚的地方，其實是在於它對「機率論」部分的處理方式，這點很少有教科書能做到這麼細膩。在進入推論統計前，作者花了大篇幅去講解條件機率和貝氏定理的基礎。我記得以前學的時候，總是把機率當成數學題來背公式，但這本書透過幾個非常巧妙的例子，比如醫療檢測的敏感度和特異性，把抽象的機率概念活化了。當你真正理解了「什麼是獨立事件」，「什麼是貝氏更新」，後面在看複雜模型時，心裡就更有底氣了。這部分的講解邏輯非常清晰，層層遞進，幾乎沒有模糊地帶。當我後來接觸到更進階的隨機過程理論時，發現很多基礎的思考模式都是在這幾章建立起來的。可以說，這本書的「前三分之一」是精品，是教科書的典範。但也正因為前三分之一太紮實了，讓後面內容的疲軟顯得更加突出，有點像是一部開頭精彩絕倫，但結尾倉促收尾的電影，讓人感到惋惜。

评分☆☆☆☆☆

整體而言，我會給予這本《統計學(第二版)》一個「中規中矩」的評價，但我必須加上一個前提：它適合的是那種需要應付期末考、想要拿到一張統計學學分的學生。如果你是抱持著「我要成為數據科學家」的雄心壯志來買這本書，那可能會感到失望。它就像是一個古老的萬用工具箱，裡面有螺絲起子和扳手，但缺少了現代的電鑽和雷射水平儀。對於我們這些已經工作幾年的社會人士來說，如果目標是快速掌握特定分析技巧，這本書的效率實在太低了。它要求你從最基礎的定義開始啃，過程冗長且充滿了數學符號的轟炸。我個人是比較傾向於「結果導向」的學習者，我更想知道「如何用這個工具解決這個問題」，而不是「這個工具的數學推導原理是什麼」。所以，如果你是個時間寶貴的成年學習者，或許可以找找看市面上那些專注於應用和軟體實作的統計書籍，這本對你來說，可能顯得過於「學究氣」了點，它更像是留給學術研究者當作參考書架上的基礎磚塊，而不是隨身攜帶的實用手冊。

评分☆☆☆☆☆

哎呀，這本《統計學(第二版)》的封面設計真的有夠「學術」的，白底黑字，中間那個公式組合起來，乍看之下還以為是哪本工科教科書的封面。不過，身為一個在金融業摸爬滾打了幾年的老鳥，每次翻開這本書，心情都很複雜。坦白說，它在基礎概念的鋪陳上算是相當紮實的，對於剛接觸統計學的新鮮人來說，或許能提供一個穩固的起點。我記得剛開始學的時候，什麼變異數、標準差搞得我頭昏腦脹，但這本書的敘述方式，特別是在解釋這些概念的「直覺意義」時，下了一番功夫。它不像有些翻譯書那樣，只丟一堆公式給你，然後要你自己去猜測這些數字背後代表什麼。作者似乎很努力地想用生活化的例子來拉近讀者與抽象數學之間的距離，雖然有些時候這個「生活化」的程度可能對於理工科的學生來說有點過於淺白，但對我們這些偏文科背景的，反而是救命稻草。只是，說真的，看到後面的進階主題，比如假設檢定的那一塊，我還是得配著網路上的教學影片才能勉強跟上，這本書在深度上似乎還是略顯保守了些，像是給大一新生上的入門課，不能指望它能解決所有實際工作中的複雜難題。但總體來說，作為一本「入門磚」，它合格了，至少讓我撐過了那段最痛苦的基礎學習期。

评分☆☆☆☆☆

就實際應用層面來說，我必須很誠實地指出，《統計學(第二版)》在處理當前數據科學爆炸性發展的趨勢時，顯得有點力不從心。它還停留在比較古典的統計學框架裡打轉，像是對中心極限定理的闡述很到位，但對於現代分析中經常遇到的高維度數據、機器學習模型中的統計基礎，幾乎是隻字未提，或者提了也只是淺嘗輒止，完全不夠深入。我後來去上了一些線上課程，發現那些課程的範例和工具，比如R語言或Python的套件應用，都遠比這本書裡面的「手動計算」要來得實用。這本書的範例數據很多都像是上個世紀的數據集，感覺有點脫離現實脈絡。你可以學會如何「推導」出一個P值，但當你面對一個包含數百個變數的真實數據集時，你完全不知道該如何開始應用書上學到的知識。說真的，如果目標是培養具備市場競爭力的分析師，這本書的廣度和深度都遠遠不夠，它更像是一個純理論的學術訓練，而非實戰指南。

评分☆☆☆☆☆

我得說，這本《統計學(第二版)》在排版和習題設計上，簡直是考驗讀者的眼力極限。你們知道嗎，台灣的教科書市場競爭激烈，大家都在比誰的內容新穎，誰的圖表精美。結果這本，嗯，怎麼說呢，它給我的感覺就像是十年前的老設計師硬是把一套老舊的版面塞進了最新的內容裡。字體大小不一就算了，有些圖表的解析度低到讓人懷疑是不是直接掃描影印的舊版本。更別提那些習題了，它們的編排邏輯很跳躍，有時候前一章才剛講完一個簡單的迴歸分析，下一章的習題就直接跳到需要用矩陣運算的複雜模型，中間完全沒有過渡。我每次寫作業的時候，都得在書裡前後翻好幾遍，才能確認我到底應該用哪一條公式來對應題目。如果不是因為學校指定，我真的會考慮換一本更「現代」一點的教材。畢竟，學習新知本來就夠燒腦了，如果連課本本身都製造這麼多閱讀障礙，那真的會讓人很想直接把書丟到一邊去算了。這本書的編輯團隊，拜託，你們真的有自己好好翻過幾遍嗎？這簡直是對讀者的耐心進行一場無聲的考驗啊！