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高級統計學(大數據管理與應用系列教材)

  • 作者：編者:周亦威|責編:劉暢
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111804338
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：343
人民幣：RMB 75 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以統計學為核心，輻射經濟學、管理學、城市科學等領域。本書通過多領域案例（如經濟指標分析、社會行為建模、空間數據挖掘）體現統計方法在不同學科間的交叉應用，並從經典線性回歸延伸到前沿的貝葉斯與空間模型，覆蓋參數與非參數方法，兼顧理論嚴謹性與實證操作性。此外，本書重點強調數據預處理、模型診斷（如殘差分析、異方差檢驗）和模型比較（信息準則、擬合優度指標），旨在培養讀者數據驅動的建模思維。最後，書中還提供統計軟體（如SPSS、Stata）的應用思路，適合不同層次讀者從理論過渡到實踐。
    全書分為四大部分，涵蓋從基礎概念到前沿方法的完整體系：第1部分基礎知識（第1、2章），第2部分連續因變數模型（第3?11章），第3部分計數和離散依存變數模型（第12?16章）。第4部分為拓展知識，感興趣的讀者可掃描二維碼學習。
    本書面向兩類讀者：①經濟學、管理學、系統科學、數據科學等領域的研究生及高年級本科生，可作為統計學與計量經濟學方法課程的教材，亦可根據教學需求選取部分主題構成一學期課程體系；②科研人員與行業從業者，可作為技術參考書，助力其掌握多領域數據分析所需的方法論工具。
作者介紹
編者:周亦威|責編:劉暢
目錄
前言
第1部分  基礎知識
  第1章  描述性統計
    1.1  相對位置指標
    1.2  集中趨勢度量
    1.3  離散程度度量
    1.4  偏度和峰度
    1.5  關聯度量
    1.6  估計量的性質
  第2章  區間估計、假設檢驗、多變數方差分析與非參數方法
    2.1  置信區間
    2.2  假設檢驗
    2.3  多變數方差分析
    2.4  非參數方法
第2部分  連續因變數模型
  第3章  線性回歸
    3.1  線性回歸模型的假設
    3.2  回歸分析基礎
    3.3  回歸中的變數處理
    3.4  估計單個β參數
    3.5  針對變數區間估計β參數
    3.6  為變數m個水平中的m-1個估計單個β參數
    3.7  檢驗回歸假設
    3.8  回歸離群值
    3.9  回歸模型擬合優度度量
    3.10  回歸中的多重共線性
    3.11  回歸模型構建策略
    3.12  估計彈性
    3.13  刪截因變數——Tobit模型
    3.14  Box-Cox回歸
  第4章  違背回歸假設
    4.1  擾動項零均值假設
    4.2  擾動項正態性假設
    4.3  解釋變數與擾動項不相關假設
    4.4  擾動項同方差假設
    4.5  擾動項無序列相關假設
    4.6  模型設定誤差
  第5章  聯立方程模型
    5.1  聯立方程問題概述
    5.2  普通最小二乘法的偏誤
    5.3  兩階段最小二乘法
    5.4  識別問題
  第6章  面板數據分析
    6.1  面板數據分析中的問題
    6.2  單向誤差分量模型
    6.3  雙向誤差分量模型
    6.4  可變參數模型
  第7章  序列相關性和時間序列模型
    7.1  時間序列數據的特點
    7.2  純序列相關和非純序列相關

    7.3  序列相關性的後果
    7.4  序列相關性的檢驗
    7.5  序列相關性的修正
    7.6  時間序列模型
    7.7  分佈滯后模型
    7.8  動態模型
    7.9  序列相關性和動態模型
    7.10  格蘭傑（Granger）因果關係
    7.11  偽回歸和非平穩性
  第8章  預測
    8.1  什麼是預測
    8.2  比較複雜的預測
    8.3  ARIMA模型
    8.4  SARIMA模型：處理季節性時間序列的擴展
  第9章  潛變數模型
    9.1  主成分分析
    9.2  因子分析
    9.3  結構方程模型
  第10章  聚類分析
    10.1  聚類分析概況
    10.2  系統聚類法
    10.3  快速聚類法
    10.4  其他聚類方法
    10.5  聚類方法的選擇
    10.6  聚類分析注意事項
    10.7  實例分析
  第11章  持續時間模型
    11.1  基於風險的持續時間模型
    11.2  持續時間數據的特徵
    11.3  非參數模型
    11.4  半參數模型
    11.5  全參數模型
    11.6  非參數、半參數和全參數模型的比較
    11.7  異質性
    11.8  狀態依賴性
    11.9  時變解釋變數
    11.10  離散時間風險模型
    11.11  競爭風險模型
    11.12  生存分析概況
    11.13  生存分析的一些基本概念
    11.14  尼爾森-阿蘭累積風險率估計
    11.15  生存函數的Kaplan-Meier估計
    11.16  Log-rank檢驗
    11.17  Cox比例風險率模型
第3部分  計數和離散依存變數模型
  第12章  計數數據模型
    12.1  泊松回歸概述
    12.2  截斷泊松回歸模型
    12.3  負二項回歸模型
    12.4  零膨脹泊松和負二項回歸模型

    12.5  隨機效應計數模型
  第13章  邏輯回歸
    13.1  邏輯回歸原理
    13.2  邏輯回歸模型
  第14章  離散選擇模型
    14.1  離散數據模型
    14.2  二項Probit模型
    14.3  離散數據和效用理論
    14.4  多項Logit模型
    14.5  嵌套Logit模型（廣義極值模型）
    14.6  Logit模型的特殊性質
  第15章  有序概率模型
    15.1  有序離散數據模型
    15.2  含隨機效應的有序概率模型
    15.3  有序概率模型的局限性
    15.4  有序Logit和有序Probit模型
  第16章  隨機參數模型
    16.1  隨機參數多項式Logit模型（混合Logit模型）
    16.2  隨機參數有序概率模型
    16.3  隨機參數計數模型
    16.4  隨機參數持續時間模型
    16.5  隨機參數線性回歸模型
    16.6  均值和方差具有異質性的隨機參數
第4部分  拓展知識（二維碼）
  附錄
    附錄A  統計表
    附錄B  統計學基礎知識
    附錄C  變數變換
參考文獻

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