多元统计分析选讲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:144

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出版时间:2002-11

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787503737473

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图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 数据分析
• 选讲
• 高等教育
• 学术研究
• 应用统计
• 统计建模
• 概率论
• 数据挖掘

现代经济数据挖掘与预测：一种实证方法 本书聚焦于现代经济学研究中日益重要的实证分析方法，旨在为读者提供一套系统而深入的工具箱，以应对海量、高维、异质性的经济数据。我们不再局限于传统的线性模型和简单的参数假设，而是着重探讨如何利用先进的统计技术和计算方法，从复杂的经济现象中提取有价值的信息，并构建具有预测能力的模型。 核心内容概述： 本书的撰写并非基于某个特定的理论模型，而是以问题驱动，围绕经济数据分析的实际挑战展开。我们将从数据本身的特性出发，逐步引入一系列能够有效处理这些特性的分析工具。 第一部分：现代经济数据的挑战与预处理 在信息爆炸的时代，经济数据呈现出前所未有的复杂性：维度爆炸、非线性关系、时空相关性、观测误差、缺失值以及异质性等问题普遍存在。本部分将首先深入剖析这些挑战，并提供一系列实用的数据预处理技术。 维度灾难与降维技术： 面对海量变量，我们如何避免“维度灾难”？本书将介绍主成分分析（PCA）的原理与应用，以及因子分析在经济变量降维中的作用。此外，我们还会探讨奇异值分解（SVD）在数据压缩和特征提取上的潜力。 非线性关系的捕捉： 经济现象往往是非线性的，线性模型难以充分刻画。我们将介绍局部加权散点平滑（LOWESS）和样条回归等非参数平滑方法，帮助读者直观地理解数据中的非线性趋势。 时间序列数据的特性与处理： 经济数据往往具有时间依赖性。本部分将详细讲解自相关、异方差、单位根等时间序列的经典问题，并介绍ARIMA模型、GARCH模型等用于描述和预测时间序列行为的统计模型。 空间数据的考量： 经济活动具有显著的空间特征。我们将探讨空间自相关、空间异质性等问题，并介绍空间计量经济学模型，如空间滞后模型和空间误差模型。 缺失值与异常值处理： 真实世界的数据往往不完美。本书将提供多种处理缺失值（如均值填充、回归填充、多重插补）和识别/处理异常值（如IQR方法、Z-score标准化）的策略。 数据清洗与标准化： 在进行高级分析之前，确保数据的质量至关重要。我们将详细介绍数据清洗的流程，包括格式统一、重复值处理，以及各种标准化方法（如Min-Max标准化、Z-score标准化）在不同分析场景下的适用性。 第二部分：面向预测与分类的统计建模 一旦数据准备就绪，我们就需要构建能够捕捉数据背后规律并进行预测的统计模型。本部分将重点介绍一系列强大的建模技术，它们在现代经济预测和分类任务中发挥着核心作用。 回归分析的进阶： 除了经典的线性回归，我们还将深入探讨正则化回归（Lasso, Ridge, Elastic Net），它们在处理高维数据和变量选择方面的优势。广义线性模型（GLM）将被介绍，以处理非正态分布的因变量，例如泊松回归和逻辑回归在经济事件预测中的应用。 机器学习在经济分析中的融合： 机器学习技术已经深刻地改变了数据分析的面貌。我们将介绍决策树和随机森林，它们在非线性关系捕捉和变量重要性评估方面的直观性和有效性。梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）将被重点讲解，因为它们在实际预测任务中常常能取得卓越的性能。 支持向量机（SVM）与核方法： SVM在处理高维、非线性分类问题上表现出色。我们将阐述其基本原理，并介绍核函数的应用，使其能够映射到更高维空间以实现线性可分。 模型评估与选择： 构建模型只是第一步，如何科学地评估模型的性能并选择最优模型是关键。本部分将详细介绍交叉验证、留一法、各种评价指标（如MSE, MAE, R², Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC）以及信息准则（如AIC, BIC）在模型选择中的应用。 时间序列预测模型的深化： 除了ARIMA模型，我们将介绍更先进的时间序列预测方法，如状态空间模型（SSM）及其在经济周期分析中的应用。还将探讨Prophet模型，它特别适用于具有季节性和节假日效应的经济时间序列。 第三部分：面向解释与洞察的统计方法 在经济分析中，仅仅预测是不够的，我们还需要理解模型背后的经济含义，挖掘潜在的驱动因素。本部分将介绍一些有助于提升模型解释性和洞察力的统计方法。 因果推断的统计基础： 理解变量之间的因果关系而非仅仅相关性是经济学研究的核心。我们将介绍匹配方法（如倾向得分匹配）和工具变量法等基本的因果推断技术，帮助读者在实证研究中更严谨地处理内生性问题。 结构方程模型（SEM）的应用： SEM是一种强大的统计方法，可以同时检验多个变量之间的复杂关系网络，包括潜在变量。我们将探讨其在检验经济理论假设、路径分析等方面的应用。 变量重要性与模型可解释性： 即使是复杂的模型，我们也可以通过各种技术来理解哪些变量对预测结果贡献最大。本部分将介绍Shapley值（SHAP）和排列重要性等方法，帮助读者解释“黑箱”模型。 聚类分析与异常检测： 聚类分析可以帮助我们识别经济数据中的自然分组，发现具有相似特征的经济体或个体。异常检测则有助于识别经济系统中的异常事件或风险点。我们将介绍K-Means、层次聚类以及孤立森林等算法。 本书的特色： 强调实证操作： 本书的重点在于如何将统计理论转化为实际操作。每一章节都将结合具体的经济学案例，辅以相关的软件实现（如Python或R的常用库）进行演示，使读者能够快速上手。 融合经典与前沿： 我们力求在介绍经典统计方法的同时，引入近年来在经济数据分析领域崭露头角的新兴技术，为读者提供一个全面的知识体系。 关注数据驱动的洞察： 本书不仅教读者如何“建模”，更重要的是引导读者如何从数据中获得有价值的经济洞察，从而支持决策制定和理论发展。 循序渐进的结构： 内容设计从基础的数据处理到复杂的模型构建与解释，层层递进，适合具备一定统计学基础或数据分析经验的读者，也为初学者提供了一条清晰的学习路径。 本书旨在成为经济学研究者、数据科学家、金融分析师以及对经济数据分析感兴趣的读者的一本实用指南。通过学习本书，读者将能够更加自信地应对日益复杂的经济数据挑战，挖掘隐藏在数据背后的深刻规律，并做出更具前瞻性的预测。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者的“匠人精神”。全书的语言风格非常严谨，措辞精准，几乎找不到可以挑剔的模糊表述。即便是面对那些在统计学界仍存在争议的问题，作者也会非常客观地呈现各方观点，而不是武断地下结论。这种对学术公正的坚守，让读者能够建立起对统计学应有的敬畏之心。例如，在处理多重比较的矫正问题时，作者不仅讲解了Bonferroni校正的原理，还深入分析了其“过度保守”的缺点，并系统地介绍了Holm、Benjamini-Hochberg（BH）等更现代、更实用的方法。这种层次感和细致入微的分析，充分体现了作者深厚的学术功底和丰富的教学经验。它不是那种只求“讲完”内容的快餐式教材，而是一部愿意花时间陪伴读者一同深入探讨、共同成长的“良师益友”。每次翻阅，总能发现一些先前忽略的细微之处，带来新的启发。

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这本书的深度和广度，坦率地说，超出了我最初的预期。我原本以为它会偏重于基础理论的复述，但深入阅读后发现，作者在很多经典方法的讲解上，都融入了最新的研究进展和不同的学派观点。例如，在讨论回归分析的稳健性问题时，它不仅详述了传统的最小二乘法（OLS）的局限性，还花了相当篇幅对比了M估计和S估计等稳健回归方法的内在逻辑和适用场景。这种对细节的执着和对不同方法的批判性分析，让这本书的学术价值瞬间拔高了一个层次。它不仅仅是在“教你怎么做”，更是在“教你怎么思考”——思考每种方法的假设前提是否成立，在特定数据结构下应该如何取舍。我尤其欣赏作者在处理复杂的数学推导时，总是会穿插一些非常直观的几何解释或统计学意义的阐述。这就像是为那些冰冷的数学公式披上了一件有血有肉的外衣，使得抽象的理论瞬间具象化，让人豁然开朗。对于已经有一定基础的进阶学习者而言，这本书绝对是梳理知识体系、查漏补缺的绝佳工具书。

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这本书的实践导向性令人印象深刻。很多统计学书籍在理论上完美无缺，但在实际操作层面却显得苍白无力，往往需要读者自行去摸索软件实现细节。而这本《多元统计分析选讲》显然是下了大功夫去弥合理论与实践之间的鸿沟的。它似乎预设了读者会使用主流的统计分析软件（比如R或Python的统计库），并在讲解完某个模型后，紧接着会提供一小段代码示例或伪代码，清晰地展示如何将理论转化为可执行的分析步骤。我记得在讲到因子分析（Factor Analysis）时，作者没有满足于解释因子旋转的目的，而是详细对比了正交旋转（如Varimax）和斜交旋转（如Oblimin）在因子解释上的差异，并且还配上了对应软件输出结果的解读指南。这种“告诉你原理，再教你怎么动手”的处理方式，极大地提升了学习效率，让我能够快速地将在课堂上学到的知识应用到我的研究项目中去，大大缩短了从“知道”到“会用”的转化周期。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上现代感的字体，让人一眼就觉得内容非同一般。我本来是抱着试试看的心态翻开的，毕竟市面上讲统计学的书很多，但真正能深入浅出、又兼顾前沿内容的实在不多。这本书的排版很舒服，字体大小适中，段落之间的留白处理得恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。更让我惊喜的是，它没有像很多教科书那样堆砌复杂的公式和晦涩的理论，而是通过大量的实际案例和清晰的逻辑推导，将那些看似高不可攀的统计概念变得触手可及。比如，作者在阐述主成分分析（PCA）时，并不是直接抛出特征值和特征向量的定义，而是先用一个生活化的数据降维问题作为引子，引导读者理解为什么要进行降维，以及PCA是如何在保持信息量最大的前提下实现的。这种“先树立问题，再给出方案”的叙事方式，极大地激发了我的学习兴趣，感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一场思维的探险。对初学者来说，这种循序渐进的引导无疑是一剂强心针，让人有信心啃下这块“硬骨头”。

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这本书的结构设计非常巧妙，它没有采用传统教材那种机械的章节递进，而是更像一个知识网络的构建过程。从基础的多元线性模型出发，逐步过渡到更复杂的判别分析、聚类分析，最后涉足到一些高阶的非参数方法。这种组织结构的好处在于，即使你在阅读某个章节时遇到困难，你也能很快地在前后章节中找到支撑性的基础知识点，形成一个自我修正和强化的学习闭环。我个人认为，最值得称赞的是其对模型选择和诊断章节的处理。作者没有简单地罗列AIC、BIC等信息准则，而是将其置于“模型有效性评估”的大框架下进行讨论，强调模型选择的本质是为了找到一个既能解释数据、又不过度拟合的平衡点。这种宏观视野的引导，对于培养一个合格的统计分析人才至关重要。这本书真正做到了将“分析”二字落到实处，让人读完之后，心中对于如何运用多元统计工具解决实际问题，已经有了一幅清晰而坚实的蓝图。

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经典之作，向张教授致敬！

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