Statistical Inference, Econometric Analysis and Matrix Algebra pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Kramer, Walter 编

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9783790821208

丛书系列:

图书标签:

• 统计推断
• 计量经济学
• 矩阵代数
• 经济计量分析
• 统计学
• 数学
• 高等数学
• 线性代数
• 概率论
• 模型构建

《统计推断、计量经济学分析与矩阵代数》内容介绍 本书并非一本专注于某一特定领域的学术著作，而是一部旨在融汇贯通统计学、计量经济学以及线性代数这三大核心学科，并展现它们之间相互支撑、协同作用的教材。其核心目标是为读者构建一个扎实而全面的定量分析框架，使其能够从更深层次、更宏观的角度理解和应用这些工具，从而解决实际问题，进行严谨的学术研究。 本书的结构设计独具匠心，它并非简单地将三个独立的学科知识堆砌，而是精心编排，循序渐进，将核心概念和方法巧妙地融合在一起。全书大致可分为三个相互关联的组成部分，但每一个部分的内容都紧密围绕着“推断”与“分析”展开，并以矩阵代数作为基础工具贯穿始终。 第一部分：统计推断的基石与实践 本部分将深入浅出地介绍统计推断的核心概念和常用方法。它不会止步于理论的陈述，而是强调理解原理背后的逻辑，以及如何将这些原理应用于实际的数据分析。 描述性统计与概率基础： 在进入推断之前，我们会首先回顾和巩固描述性统计学的重要性，如何有效地概括和展示数据特征。在此基础上，引入概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布等），这些都是进行统计推断的必要准备。本书将通过清晰的例子说明不同概率分布的适用场景和性质。 参数估计： 重点介绍点估计与区间估计。读者将学习如何使用极大似然估计、矩估计等方法从样本数据估计总体参数。区间估计部分，将深入讲解置信区间的构造原理，包括其含义、影响因素以及如何解释。我们会强调不同区间估计方法之间的联系和区别。 假设检验： 这是统计推断的核心内容之一。本书将系统介绍假设检验的基本框架，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的构造、p值的概念与解释、以及第一类错误与第二类错误的权衡。我们将涵盖各种常见的假设检验方法，如t检验、z检验、卡方检验、F检验，并讨论非参数检验的适用情况。本书将着重于如何根据实际问题选择合适的检验方法，并正确解读检验结果。 模型选择与拟合优度检验： 在此基础上，将初步探讨模型的概念，以及如何评估模型的拟合优度。这为后续的计量经济学分析打下基础。 第二部分：计量经济学的深度探索与应用 计量经济学部分将是本书的重头戏，它将统计推断的原理直接应用于经济变量的分析和建模。本部分将带领读者认识计量经济学如何利用统计工具来量化经济关系、检验经济理论、预测经济走势。 简单线性回归模型： 从最基本的简单线性回归模型入手，详细讲解模型的假设、参数估计（最小二乘法 OLS），以及模型诊断。读者将学习如何解释回归系数的含义，进行假设检验，并理解决定系数（R-squared）等统计量。 多元线性回归模型： 逐步扩展到多元回归，讲解如何处理多个解释变量，如何进行变量选择，以及多重共线性等常见问题。重点在于理解变量之间的边际效应，以及如何控制混杂因素。 模型拓展与诊断： 本部分还将深入探讨计量经济学中常见的模型问题和处理方法，包括： 异方差性（Heteroskedasticity）： 识别、检验和处理异方差的方法，如加权最小二乘法（WLS）。 自相关性（Autocorrelation）： 识别、检验和处理时间序列数据中的自相关问题，如广义最小二乘法（GLS）。 模型设定误差： 遗漏变量、函数形式误设等问题，以及如何进行检验和修正。 虚拟变量（Dummy Variables）： 如何在回归模型中纳入定性变量，用于分析政策效应、季节性因素等。 最大似然估计（MLE）在计量经济学中的应用： 进一步展示MLE在非线性模型、离散选择模型（如Logit、Probit）等更复杂场景下的应用。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 介绍IV方法如何解决内生性问题，这是计量经济学中解决因果识别的关键。 面板数据分析： 引入固定效应模型和随机效应模型，用于分析跨时间、跨个体的数据，能够更有效地控制不可观测的异质性。 第三部分：矩阵代数——量化分析的强大语言 矩阵代数部分并非独立存在的数学章节，而是作为贯穿全书的工具，以其简洁、高效的语言来表达和推导统计推断和计量经济学模型。本部分的内容将与前两部分紧密结合，在介绍统计和计量概念时，同步引入相应的矩阵运算。 矩阵与向量的基本运算： 介绍矩阵的定义、类型、加减法、数乘、转置、求逆等基本运算。 线性方程组的表示与求解： 展示如何用矩阵形式表示和求解线性方程组，这对于理解OLS估计尤为重要。 二次型与矩阵的特征值/特征向量： 介绍二次型在方差-协方差矩阵分析中的作用，以及特征值/特征向量在降维、主成分分析等领域的应用。 矩阵在OLS中的应用： 这是矩阵代数部分的核心价值所在。 将详细演示如何利用矩阵运算来推导OLS估计量、其方差-协方差矩阵，以及进行假设检验（如F检验）的矩阵形式。读者将看到，原本繁琐的代数推导，在矩阵代数的语言下变得清晰而优雅。 线性空间与投影： 引入线性空间的概念，解释OLS如何将因变量向量投影到由解释变量构成的子空间中，从而找到最佳拟合线。 马尔可夫链与动态系统（可能涉及）： 在更深入的计量经济学模型（如时间序列分析）中，矩阵代数在描述和分析动态系统（如马尔可夫链）中扮演着至关重要的角色。 本书的独特之处与核心价值： 1. 融会贯通，而非割裂： 本书最大的特色在于其整合性。它不将统计、计量和线性代数视为孤立的学科，而是强调它们之间的内在联系。读者将不会感到在学习纯粹的数学理论，也不会仅仅停留在现象的描述，而是能看到一个完整的定量分析体系。 2. “为什么”与“怎么做”并重： 在介绍方法时，本书不仅会展示“怎么做”（即具体的计算步骤和软件操作），更会深入探讨“为什么这么做”（即背后的统计原理和经济学解释）。这种深度理解将使读者能够灵活地将所学知识应用于各种未知问题。 3. 强调推断与因果： 尤其在计量经济学部分，本书将重点关注如何从样本数据中进行可靠的推断，以及如何利用计量经济学工具来识别因果关系，而非仅仅观察相关性。 4. 矩阵代数的实用性： 矩阵代数部分将以应用为导向，通过具体的统计和计量模型来展示矩阵运算的强大之处，帮助读者理解那些看似复杂的公式背后的矩阵结构，从而加深对模型的认识。 5. 从基础到进阶的逻辑链条： 书中的内容设计遵循一个清晰的逻辑链条。从基础的统计推断，到将其应用于复杂的经济模型，再到用强大的矩阵代数工具来统一和推导这些模型，构成一个完整的学习路径。 6. 面向实际应用的视野： 书中的例子和案例将尽可能地贴近实际的经济和金融数据，帮助读者理解如何在真实世界中应用这些理论和方法，培养解决实际问题的能力。 总而言之，《统计推断、计量经济学分析与矩阵代数》是一本为渴望深入理解定量分析精髓的读者量身打造的书籍。它致力于打破学科壁垒，构建一个统一的分析框架，使读者能够自信地驾驭统计推断的力量，熟练地运用计量经济学工具，并以矩阵代数这一简洁而强大的语言来表达和解决复杂的量化问题，从而在学术研究和实际应用中取得更大的成就。

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