统计方法应用国家标准汇编（统计分析与数据处理卷）（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国标准出版社第四编辑室 编

图书标签:

• 统计方法
• 应用标准
• 统计分析
• 数据处理
• 标准汇编
• 第2版
• 计量统计
• 质量控制
• 实验设计
• 抽样调查

出版社： 中国标准出版社

ISBN：9787506651516

版次：2

商品编码：10759234

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-01-01

用纸：胶版纸

页数：428

字数：837000

正文语种：中文

内容简介

统计方法应用国家标准是用数理统计应用技术解决科研、设计、生产、贸易和管理中所遇到的某些实际问题必须遵循的依据，不仅为重大国家标准的研制提供重要的理论支持和实践指导，还直接应用在生产过程中产品抽样检验和流通领域产品质量监督等方面。因而，统计方法应用国家标准作为我国重要的基础性综合性标准，一直得到全社会的广泛关注。

内页插图

目录

GB/T 3359-1982 数据的统计处理和解释 统计容许区间的确定
GB/T 3361-1982 数据的统计处理和解释 在成对观测值情形下两个均值的比较
GB/T 4088-2008 数据的统计处理和解释 二项分布参数的估计与检验
GB/T 4089-2008 数据的统计处理和解释 泊松分布参数的估计和检验
GB/T 4882-2001 数据的统计处理和解释 正态性检验
GB/T 4883-2008 数据的统计处理和解释 正态样本离群值的判断和处理
GB/T 4889-2008 数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差的估计与检验
GB/T 4890-1985 数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效
GB/T 6380-2008 数据的统计处理和解释 工型极值分布样本离群值的判断和处理
GB/T 8055-1987 数据的统计处理和解释 r分布（皮尔逊Ⅲ型分布）的参数估计
GB/T 8056-2008 数据的统计处理和解释 指数分布样本离群值的判断和处理
GB/T 8170-2008 数值修约规则与极限数值的表示和判定
GB/T 10092-1988 测试结果的多重比较
GB/T 10094-1988 正态分布分位数Xp，置信区间
GB/T 11791-1989 正态分布变差系数置信上限
GB/T 14438-1993 定限内正态概率的置信下限

前言/序言

统计方法应用国家标准汇编（统计分析与数据处理卷）（第2版）图书简介 （本简介旨在描述与《统计方法应用国家标准汇编（统计分析与数据处理卷）（第2版）》 不同主题的图书内容， 重点突出 其他领域的统计应用、分析方法或数据处理技术， 以确保不与原书核心内容重叠。 ） --- 书名：《前沿量化金融建模与风险管理实践指南》 副标题：基于高频数据与机器学习的资产定价、策略构建与监管合规 作者：[虚构作者/团队名称] 预计页数：约 900 页 --- 内容概述 本书聚焦于现代金融工程领域中，统计方法在高频数据处理、复杂衍生品定价、以及新兴的机器学习在量化投资中的应用。它并非对国家标准中基础或通用统计方法的汇编，而是深入探讨了特定行业、前沿技术驱动下的量化决策过程。全书结构清晰，从金融数据的特殊性入手，逐步深入到高级计量经济学模型和实际的交易系统构建。 本书旨在为金融机构的研究人员、量化基金的从业者、金融工程专业的学生以及风险管理专业人士提供一本兼具理论深度与实战价值的参考手册。我们强调的是专业领域内的特定统计假设、模型选择的合理性以及算法实现的可行性，而非国家层面通用的统计检验流程或基础数据处理规范。 --- 第一部分：金融高频数据的特性与预处理 本部分首先处理了传统统计学教材或标准汇编中较少详述的金融数据特有挑战。 1.1 高频数据（HFT）的结构性挑战 微观结构噪声的消除： 详细介绍了最优子采样（Optimal Subsampling, OBS）技术、基于事件的时间序列处理，以及如何区分真正的市场信号与报价噪音（Noise filtering techniques）。 时变波动性与跳跃（Jumps）的识别： 探讨了基于二次变分法（Quadratic Variation）的实时波动率估计，以及如何利用Бахар-Chaudhuri (BC) 检验在非等时间间隔数据中准确捕获价格跳跃点。 多尺度分析： 应用小波变换（Wavelet Transform）对不同频率的市场信息进行解耦，以分离出日内趋势、超短线套利机会和长期结构性变化。 1.2 金融时间序列的非平稳性与协整 区别于通用统计中对平稳性的基本检验，本章侧重于基于分数的集成检验（Fractionally Integrated Tests），处理长程依赖（Long-Range Dependence）现象。 动态协整模型的构建： 详细阐述了Engle-Granger、Johansen 检验在成对或多变量资产组合中的应用，并着重于误差修正模型（Vector Error Correction Models, VECM）在套利配对交易中的参数估计与稳定性检验。 --- 第二部分：前沿计量经济学模型与资产定价 本部分摒弃了基础回归分析，转而聚焦于金融市场中解释价格变动和风险溢价的复杂模型。 2.1 随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的估计 本书详细对比了Heston模型、SABR模型在期权定价中的应用，重点在于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在高维随机波动率参数实时估计中的实现与效率比较。这与标准统计中采用的OLS或GLM方法的适用范围截然不同。 基于GARCH族模型的波动率预测竞赛： 深入分析了EGARCH, GJR-GARCH, APARCH 等模型的优劣，并结合实际回测结果评估其在短期风险价值（VaR）计算中的预测准确性。 2.2 机器学习在因子模型构建中的应用 本书引入了正则化回归方法（如LASSO, Ridge, Elastic Net）来解决因子数量远大于样本量（$N gg T$）时的参数估计问题，以发现新的跨资产或跨行业的定价因子。 深度学习在非线性溢价挖掘： 探讨了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在捕捉市场情绪指标（Sentiment Data）与资产回报之间非线性关系的应用，构建深度学习因子暴露模型。 --- 第三部分：量化策略构建与绩效评估 本部分专注于将统计模型转化为可执行的交易信号，并使用金融特定的指标进行绩效度量。 3.1 统计套利策略的构建与执行 基于协整关系的动态对冲比率（Hedge Ratio）的估计与调整： 强调了协整关系的时变性，使用Rolling Window VECM来实时更新对冲参数，避免了静态模型在市场结构变化时的失效。 统计显著性与交易成本的权衡： 引入了夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）以及最大回撤（Maximum Drawdown）作为核心绩效指标，而非通用的$R^2$或T检验，并详细讨论了交易滑点（Slippage）和佣金对模型实际收益的侵蚀分析。 3.2 风险预算与投资组合优化（超越均值-方差） 本书侧重于条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）优化，使用半定规划（Semi-Definite Programming, SDP）方法处理CVaR约束下的投资组合分配，这涉及比传统二次规划更复杂的凸优化统计技术。 回测的可靠性检验： 讨论了前视偏差（Look-Ahead Bias）的识别与消除，以及蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估策略稳健性（Robustness）和参数敏感性分析中的应用。 --- 本书特色与读者定位 本书的统计应用是高度专业化、面向实战的。它假设读者已掌握基础的统计学原理和概率论知识，并着力于解决金融市场固有的复杂性：高频、非平稳、高噪音和强非线性。书中的案例全部基于真实或模拟的金融市场数据进行验证，侧重于模型的可扩展性、计算效率和监管环境下的风险可解释性，与通用统计标准汇编所覆盖的描述性统计、基础假设检验和实验设计等内容存在显著区别。 本书旨在成为量化领域中，将尖端统计物理、计算机科学与金融学交叉的重要桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计乍一看，还挺有官方气息的，字体选择和排版都显得非常严谨，让人有一种“这应该是个权威参考资料”的感觉。我手里拿的这本，是第二版了，所以感觉内容上应该比初版更加充实和经过了修订。包装上印着“统计分析与数据处理卷”，这直接点明了它的核心内容，对于我们这些需要处理大量数据、进行规范化分析的人来说，无疑是一个重要的信号。我期待它能提供一些当下最主流、最符合国家标准的操作指南，毕竟在许多行业，遵循标准是至关重要的。那种理论结合实践的叙述方式，如果能做到位，这本书就能成为我工具箱里不可或缺的一员，而不是束之高阁的理论大部头。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“国家标准汇编”的定位，让我对它的权威性抱有很高的期待。在很多需要向监管机构或合作伙伴提交报告的场合，引用国家标准来佐证分析方法的科学性和严谨性，是非常有力的。所以，我希望里面的内容不仅是方法的罗列，更重要的是对这些标准背后的逻辑、修订的历史脉络以及在不同行业（比如金融、医药、工业制造）中的具体采纳和执行细则，能有深入浅出的解读。如果能区分哪些是基础必须遵循的，哪些是推荐采用的优化路径，对于不同经验水平的读者都会更加友好。

评分☆☆☆☆☆

从整体的编排来看，这本书的厚度暗示了其内容的广度和深度。我更倾向于结构清晰、逻辑连贯的组织方式，最好能有一套清晰的索引和交叉引用系统。毕竟，汇编性质的图书，最怕的就是内容分散、查找困难。如果它能提供一个从数据准备、清洗、选择模型、到最终报告撰写和结果解读的完整闭环流程，并在这个流程中嵌入所有相关的国家标准要求，那么它就不仅仅是一本工具书，而更像是一套完整的数据治理和分析的方法论框架，非常适合作为团队内部培训和质量控制的基准文件。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据处理的从业者，我特别看重工具层面的结合。这本书如果能提供一些关于如何将这些标准化的统计流程，映射到当前主流数据处理软件或编程语言（比如R或Python库）中的操作示例，那它的实用价值就会大大提升。纯理论的讲解固然重要，但如果缺少了实际操作的桥梁，读者在面对真实数据时，还是会感到无从下手。我希望它能像一本高阶的“操作手册”，不仅仅告诉你“应该怎么做”（标准要求），还能告诉你“具体怎么做”（实施步骤和工具对应），这样才能真正实现从理论到实践的转化。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，首先映入眼帘的是那种典型的教材或标准汇编的版式，纸张的质感还算不错，能经受住反复查阅的考验。我比较关注的是，它在“统计分析”这块内容上，究竟覆盖了哪些具体的方法论。是仅仅停留在描述性统计层面，还是深入到了回归分析、时间序列、甚至是更复杂的机器学习方法在统计语境下的应用？如果能对每种方法的适用场景、前提假设以及如何用标准化的流程去执行，都有详尽的步骤说明，那就太棒了。毕竟，很多时候，难的不是知道有这个方法，而是知道在特定业务问题下，如何正确、规范地应用它，并确保输出的结果具有可信度和可追溯性。