具体描述
《计量经济学》所涉及的内容较为宽泛，除绪论外，共分为五篇二十七章。第一篇（第一至七章）论述满足经典假设的单一方程模型的理论与方法，第二篇（第八至十二章）论述违背经典假设的单一方程模型的理论与方法，第三篇（第十三至第十七章）论述虚拟变量模型和时间序列模型的理论与方法，第四篇（第十八章至二十四章）论述联立方程模型的理论与方法，第五篇（第二十五章至第二十七章）论述计量经济学的应用程序及模型构建。
应用一般数学和统计学知识阐释计量经济学的原理与方法，虽在某些方面有损严密，但其优点是显而易见的。这不仅为仅具一般数学和统计学基础知识的人学习和掌握这一学科提供了方便和可能，而且由于这种阐释方式对经济现象描绘的直观性，使学习者更容易理解计量经济方法的内涵及计量经济模型所表达的客观经济现象的内在规律性。《计量经济学》应用不超过初等统计学及一般大学代数的基本知识，论述计量经济学的理论与方法，试图使具备这些基础知识的读者，在不必补习高等统计学和专门数学知识的条件下，能够顺利阅读与理解，企盼这一愿望能够实现。计量经济学虽有其独特的理论与方法，但研究的对象是客观经济现象，研究的目的是揭示经济现象的内在规律，其经济学内在本质勿容置疑。《计量经济学》在论及各种计量经济方法时，对其思路、假设、工作步骤、结果的经济含义均给予了充分的解释与说明，希冀读者能便当。地理解特定方法所反映和揭示的经济内涵。
《统计学导论》 本书旨在为初学者提供一个全面而深入的统计学基础。我们相信，理解和运用统计学是探索世界、做出明智决策的关键技能。因此，本书从最基本的数据收集和描述方法开始，逐步引导读者进入推断统计学的核心领域。 第一部分：数据的基石——描述统计 在开始任何深入分析之前，我们必须首先了解我们所拥有的数据。本部分将带您踏上探索数据的旅程，学习如何有效地组织、汇总和呈现数据。 第一章：统计学概述与数据类型 我们将从定义统计学是什么以及它在各个领域中的重要性入手。随后，我们将详细介绍不同类型的数据，包括定性数据（如性别、教育程度）和定量数据（如年龄、收入）。理解数据类型是选择正确分析方法的首要步骤。我们将深入探讨这些数据类型的子分类，例如定性数据中的分类数据和顺序数据，以及定量数据中的离散数据和连续数据。 第二章：数据收集与抽样 数据的质量直接影响分析结果的可靠性。本章将探讨各种数据收集方法，从普查到抽样调查。我们将详细介绍不同的抽样技术，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样，并讨论它们的优缺点以及何时适用。此外，我们还将讨论非概率抽样方法，并警示其潜在的偏倚。 第三章：数据的组织与可视化 原始数据往往杂乱无章，难以理解。本章将介绍如何通过制作频率分布表来组织数据，并学习使用各种图表工具来可视化数据，如柱状图、饼图、直方图、折线图和散点图。我们将详细讲解每种图表的适用场景和如何解读它们所传达的信息，帮助您清晰地识别数据的分布、趋势和模式。 第四章：数据的中心趋势与离散程度 为了更精确地理解数据的特征，我们需要量化其中心位置和分散程度。本章将深入探讨描述数据中心趋势的统计量，如均值、中位数和众数，并分析它们在不同数据分布下的适用性。同时，我们将学习如何衡量数据的离散程度，包括极差、四分位距、方差和标准差，并理解它们如何反映数据的波动性。 第五章：数据的形态与相对位置 除了中心趋势和离散程度，数据的分布形态也至关重要。本章将介绍偏度（衡量分布的不对称性）和峰度（衡量分布的尖锐程度），并学习如何通过可视化和统计量来识别和描述这些特征。此外，我们还将探讨百分位数、十分位数和四分位数等概念，以及Z分数如何衡量数据点相对于均值的相对位置。 第二部分：推断的艺术——推断统计 在掌握了描述数据的工具后，我们将进入更具挑战性但更富有洞察力的推断统计领域。本部分将引导您从样本数据推断总体特征。 第六章：概率基础 概率是统计推断的基石。本章将为您介绍概率的基本概念，包括样本空间、事件、概率的定义以及概率的加法法则和乘法法则。我们将详细讲解条件概率和独立事件的概念，并介绍贝叶斯定理及其在更新信念中的作用。 第七章：离散概率分布 许多现实世界中的随机现象可以用离散概率分布来描述。本章将详细介绍几种重要的离散概率分布，包括二项分布、泊松分布和超几何分布。我们将深入探讨它们的概率质量函数、期望值和方差，并展示它们在不同应用场景中的实际例子，如质量控制、通信系统和人口统计。 第八章：连续概率分布 与离散分布相对，连续概率分布描述了可能取值范围是连续的随机变量。本章将重点介绍正态分布（高斯分布）及其重要性，包括其钟形曲线的特性、68-95-99.7法则以及标准正态分布。此外，我们还将介绍其他重要的连续分布，如均匀分布、指数分布和t分布，并解释它们各自的适用范围。 第九章：抽样分布 从样本推断总体的一个关键概念是抽样分布。本章将解释什么是抽样分布，特别是样本均值的抽样分布。我们将深入探讨中心极限定理，理解它如何说明在特定条件下，即使原始总体分布未知，样本均值的抽样分布也会趋近于正态分布，这对于构建置信区间和进行假设检验至关重要。 第十章：置信区间 置信区间为我们提供了一个范围，我们可以有一定信心认为总体参数落在其中。本章将详细介绍如何为总体均值和总体比例构建点估计和区间估计。我们将学习如何选择合适的置信水平，并理解置信区间的含义以及影响其宽度的因素，如样本量和标准差。 第十一章：假设检验基础 假设检验是一种科学的方法，用于检验关于总体参数的声称。本章将介绍假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算P值，以及做出统计决策。我们将区分第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设），并介绍显著性水平的概念。 第十二章：均值和比例的假设检验 在掌握了假设检验的基础后，本章将深入探讨针对单个总体均值、两个总体均值差异以及单个总体比例和两个总体比例差异的假设检验方法。我们将详细介绍Z检验和t检验，并指导读者如何在实际问题中选择和应用这些检验。 第十三章：方差的假设检验 除了均值和比例，我们还会对总体的方差或标准差进行推断。本章将介绍卡方检验（用于检验单个总体方差）和F检验（用于比较两个总体方差），并说明它们在方差齐性检验等方面的应用。 第十四章：相关与回归分析初步 本章将介绍衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量——相关系数。我们将学习如何计算和解释皮尔逊相关系数。随后，我们将介绍简单的线性回归模型，展示如何使用一个变量预测另一个变量，并解释回归方程的系数以及决定系数（R²）的含义。 本书的编写风格力求清晰易懂，辅以大量的实例和练习题，帮助读者巩固所学知识。我们希望通过阅读本书，您能够掌握统计学的基本原理和方法，并能够自信地将这些工具应用于分析数据、理解现象和做出更优决策。
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