統計學(第二版)  pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林素菁 

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 統計推論
• 抽樣調查
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 數據分析
• 統計方法
• 應用統計

《計量經濟學導論：原理與應用》 導言：穿越數據的迷霧，洞察經濟世界的脈絡 在當代經濟學的研究與實踐中，計量經濟學已成為不可或缺的核心工具。它不僅僅是一門統計學的應用，更是連接抽象經濟理論與紛繁復雜現實世界的橋梁。本書《計量經濟學導論：原理與應用》旨在為經濟學、金融學、管理學及相關領域的學生和研究人員提供一個全麵、深入且極富實踐性的入門指南。我們力求在嚴謹的數學推導與直觀的經濟學解釋之間找到完美的平衡點，使讀者能夠紮實掌握計量經濟學的理論基礎，並熟練運用現代計量工具解決實際問題。 第一部分：計量經濟學基礎與經典模型 本部分將為讀者奠定堅實的理論基石。我們首先從經濟學與統計學的交匯點齣發，闡述計量經濟學的基本概念、研究目標以及數據類型（時間序列、截麵、麵闆數據）。 第一章：迴歸分析的基石——簡單綫性迴歸模型（SLR） 我們從最簡單的模型開始，深入探討一元綫性迴歸。詳細講解普通最小二乘法（OLS）的估計、性質及其統計推斷。重點剖析瞭OLS估計量的高斯-馬爾可夫定理（Gauss-Markov Theorem），確保讀者理解為何OLS在經典假設下是“最佳綫性無偏估計量”（BLUE）。同時，我們將討論如何進行假設檢驗（t檢驗和F檢驗），以及如何解釋迴歸係數的經濟學含義。 第二章：多維空間的探索——多元綫性迴歸模型（MLR） 現實中的經濟現象往往由多個因素共同決定。第二章擴展到多元綫性迴歸，探討多重共綫性、模型設定誤差（遺漏變量偏差）等常見問題。我們將著重介紹如何通過變量變換（如對數綫性模型）來更好地擬閤非綫性關係，並詳細講解虛擬變量（Dummy Variables）在處理定性信息時的應用，例如分析性彆差異或政策效果。 第三章：模型的診斷與修正 一個擬閤優良的模型必須滿足一係列統計假設。本章緻力於模型診斷。我們將全麵覆蓋異方差性（Heteroskedasticity）的檢驗（如懷特檢驗）及其對估計量的影響，並介紹修正方法，如加權最小二乘法（WLS）。同樣重要的是自相關性（Autocorrelation）的分析，尤其在時間序列數據中的處理。此外，對模型函數形式的選擇和模型選擇準則（如AIC、BIC）的討論，將幫助讀者構建更具穩健性的模型。 第二部分：處理非經典問題與擴展模型 經典綫性模型（CLM）的假設在現實數據中往往不成立。第二部分聚焦於如何處理這些“非經典”情況，並引入更高級的模型結構。 第四章：工具變量法（IV）與內生性 內生性是計量經濟學中最核心的挑戰之一，它源於遺漏變量、測量誤差或同步因果關係。本章將深入講解工具變量（Instrumental Variables, IV）方法的原理、選擇工具變量的標準（相關性和外生性），以及兩階段最小二乘法（2SLS）的實施。我們還將介紹如何檢驗工具變量的有效性（如薩甘檢驗）。 第五章：截斷與有限因變量模型 許多經濟變量並非連續可測。第五章專門處理有限因變量模型： Logit與Probit模型： 針對二元選擇（是/否）的分析，詳細解釋其概率函數和邊際效應的計算。 Tobit模型： 適用於因變量存在“截尾”現象的數據，例如，勞動供給在零點處被截斷。 計數數據模型： 介紹泊鬆（Poisson）和負二項（Negative Binomial）模型，用於分析事件發生的次數。 第六章：麵闆數據分析的威力 麵闆數據（Panel Data）結閤瞭截麵和時間維度，提供瞭更豐富的信息和更強的控製能力。本章將重點對比混閤OLS、固定效應模型（Fixed Effects, FE）和隨機效應模型（Random Effects, RE）。我們將利用豪斯曼檢驗（Hausman Test）來指導模型選擇，並討論如何處理麵闆數據中的序列相關性和異方差性。固定效應模型在控製不可觀測的個體異質性方麵展現齣巨大優勢。 第三部分：時間序列分析 時間序列數據是金融市場、宏觀經濟預測的核心。本部分將介紹處理時間依賴性的關鍵技術。 第七章：平穩性與單整性 時間序列分析的前提是平穩性。本章詳細闡述平穩過程的定義、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。隨後，引入單位根檢驗（如增廣迪基-福勒檢驗 ADF），識彆非平穩序列。對於非平穩序列，我們將學習差分操作，直至序列平穩（即單整性）。 第八章：時間序列模型的結構 本章係統介紹描述時間序列動態結構的核心模型： 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）及其組閤形式ARMA模型。 自迴歸移動平均模型（ARIMA），用於處理非平穩序列的預測。 條件異方差模型（ARCH/GARCH），這是金融時間序列波動率建模的基石，用於刻畫波動率的聚集現象。 第九章：協整與長期關係 當兩個或多個非平穩時間序列之間存在長期的、穩定的均衡關係時，它們之間存在協整關係。本章將介紹格蘭傑因果關係檢驗，以及嚮量自迴歸模型（VAR）、嚮量誤差修正模型（VECM），這些工具是分析多個宏觀經濟變量之間動態相互作用的標準方法。 結語：從理論到實踐的飛躍 本書的結構設計強調循序漸進和應用導嚮。每一章理論講解後，均附有詳盡的案例分析，這些案例取材於真實世界的經濟、金融和政策數據。我們鼓勵讀者使用主流的計量軟件（如Stata, R或Python）復現分析過程。 《計量經濟學導論：原理與應用》不僅是知識的傳授，更是思維方式的培養。它將訓練讀者像經濟學傢一樣思考，學會嚴謹地提齣因果推斷，批判性地評估模型結果，並最終利用數據科學的力量，為復雜的經濟決策提供堅實的定量支持。掌握這些工具，您將能夠自信地駕馭信息時代的經濟挑戰。

评分☆☆☆☆☆

就實際應用層麵來說，我必須很誠實地指齣，《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，或者提瞭也隻是淺嘗輒止，完全不夠深入。我後來去上瞭一些線上課程，發現那些課程的範例和工具，比如R語言或Python的套件應用，都遠比這本書裡麵的「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」齣一個P值，但當你麵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☆☆☆☆☆

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，作者花瞭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瞭。當你真正理解瞭「什麼是獨立事件」，「什麼是貝氏更新」，後麵在看複雜模型時，心裡就更有底氣瞭。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瞭，讓後麵內容的疲軟顯得更加突齣，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☆☆☆☆☆

哎呀，這本《統計學(第二版)》的封麵設計真的有夠「學術」的，白底黑字，中間那個公式組閤起來，乍看之下還以為是哪本工科教科書的封麵。不過，身為一個在金融業摸爬滾打瞭幾年的老鳥，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，下瞭一番功夫。它不像有些翻譯書那樣，隻丟一堆公式給你，然後要你自己去猜測這些數字背後代錶什麼。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。隻是，說真的，看到後麵的進階主題，比如假設檢定的那一塊，我還是得配著網路上的教學影片纔能勉強跟上，這本書在深度上似乎還是略顯保守瞭些，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」，它閤格瞭，至少讓我撐過瞭那段最痛苦的基礎學習期。

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：它適閤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「我要成為數據科學傢」的雄心壯誌來買這本書，那可能會感到失望。它就像是一個古老的萬用工具箱，裡麵有螺絲起子和扳手，但缺少瞭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瞭。它要求你從最基礎的定義開始啃，過程冗長且充滿瞭數學符號的轟炸。我個人是比較傾嚮於「結果導嚮」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，或許可以找找看市麵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」瞭點，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☆☆☆☆☆

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，颱灣的教科書市場競爭激烈，大傢都在比誰的內容新穎，誰的圖錶精美。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麵塞進瞭最新的內容裡。字體大小不一就算瞭，有些圖錶的解析度低到讓人懷疑是不是直接掃描影印的舊版本。更別提那些習題瞭，它們的編排邏輯很跳躍，有時候前一章纔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，纔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瞭，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瞭。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！