统计回归分析：回归方程引论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈乃辉 著

图书标签:

• 统计回归分析
• 回归分析
• 线性回归
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 模型构建
• 假设检验
• 统计建模
• 应用统计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030331106

版次：1

商品编码：10921195

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：293

字数：370000

正文语种：中文

内容简介

统计回归分析的本体是回归方程理论，前者乃后者在统计层面上的推绎，回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的最佳逼近元的刻画与规定，《统计回归分析：回归方程引论》内容分两大部分，一部分是1～4章及附录A-C，另一部分是5-12章，其中，5-12章是主体，研讨了八大类回归方程，从统计观点而言，即八大类统计回归模型，分别为线性回归方程、Gauss?Markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方程、微分回归方程、逆回归方程，前4章及3个附录是对主体部分的理论支撑与辅助，内容包括：概率论、数理统计学、泛函分析、Fourier分析、矩阵代数、测度论及模拟实验SAS软件程序编制等。
《统计回归分析：回归方程引论》可作为学习统计回归分析及相关学科（如物理、生物、经济、金融与管理等）的高年级本科生和研究生教材，也可供教师及科研人员参考。

目录

前言
符号表
第1章 概率论
1.1 随机向量
1.1.1 测度空间
1.1.2 概率分布
1.1.3 条件分布
1.1.4 独立性
1.2 数字特征
1.2.1 矩
1.2.2 熵
1.2.3 随机变量组的离散度
1.3 特征函数
1.3 1定义
1.3.2 性质
1.3.3 逆变换公式与唯一性定理
1.3.4 随机向量的特征函数
1.4 条件数学期望
1.4.1 定义
1.4.2 性质
1.5 随机过程
1.5.1 概念
1.5.2 常见随机过程
1.6 随机序列的极限
1.6.1 收敛方式
1.6.2 极限定理
1.6.3 函数对收敛的传递性

第2章 统计推断
2.1 统计空间
2.2 参数统计推断
2.3 非参数统计推断

第3章 Hilbert空间
3.1 距离空问
3.2 赋范线性空问
3.3 Hilbert空间
3.4 L2空间
3.5 变分引理与正交投影定理
3.6 再论条件数学期望
3.6.1 新定义
3.6.2 条件数学期望的逼近度
3.7 广义条件数学期望与日条件数学期望
3.7.1 线性条件数学期望与广义条件数学期望
3.7.2 H条件数学期望

第4章 Hilbert空间中的Fourier分析
4.1 标准正交基Fourier分析
4.2 准Schauder-基Fourier分析
4.2.1 有限维空间
4.2.2 可列维空间
4.3 WeieI straSS逼近定理与推广Luzin定理
4.3.1 WeierstraSS逼近定理
4.3.2 推广Luzin定理
4.4 幂函数准Schauder基
4.4.1 Lebesgue测度情形
4.4.2 离散测度情形
4.4.3 有限区间情形
4.4.4 无限区间情形
4.4.5 乘积空间情形
4.5 Fourier级数逼近速度
4.6 分布函数幂函数准Schauder基
……
第5章 线性回归方程
第6章 Gauss-Markov线性回归方程
第7章 非参数回归方程与半参数回归方程
第8章 随机向量密度函数
第9章 函数系数回归方程
第10章 随机过程回归方程
第11章 微分回归方程
第12章 逆回归方程
参考文献
附录A 矩阵代数
附录B 测度论
附录C 模拟实验SAS软件编制程序
索引

前言/序言

好的，这是一份关于一本假设的、与“统计回归分析：回归方程引论”内容无关的图书的详细简介。 深入解析金融市场微观结构：从交易机制到价格动态的全面审视 作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版年份： [请在此处填写年份] 图书概述 本书《深入解析金融市场微观结构：从交易机制到价格动态的全面审视》旨在为金融学、经济学、量化金融以及信息科学领域的研究人员、高级学生和专业人士提供一个关于现代金融市场运作核心——市场微观结构的全面、深入且系统的分析框架。 本书摒弃了对传统市场效率理论的简单复述，而是专注于交易场所的实际机制、订单簿动态、信息流如何影响价格形成，以及不同交易策略在特定市场环境下如何相互作用。我们相信，理解市场“如何运作”是理解“为什么价格是这样”的关键。全书内容建立在严格的数学模型和实证分析基础之上，力求在理论的严谨性与实际操作的相关性之间取得完美平衡。 核心内容与章节结构 本书共分为七个主要部分，循序渐进地构建了对金融市场微观结构的完整理解： 第一部分：市场结构基础与制度设计 (Foundations and Institutional Design) 本部分首先确立了研究的基石。它详细区分了不同类型的交易场所，包括连续拍卖市场（Continuous Double Auction, CDA）、订单驱动市场（Order-Driven Markets, ODM）和报价驱动市场（Quote-Driven Markets, QDM），并探讨了它们在信息披露、流动性提供和交易成本方面的内在差异。 核心议题： 交易规则（如撮合算法、最小价格变动单位）如何影响市场效率和参与者行为。我们特别关注了暗池（Dark Pools）和高频交易系统的崛起对传统交易所模式的冲击与融合。 关键模型引入： 经典的市场连接模型（Market Linkage Models）及其对套利机会和风险溢出的影响分析。 第二部分：订单簿动态学 (Order Book Dynamics) 订单簿是现代电子化交易系统的核心。本部分将精力集中于订单簿的建模和分析，这是理解瞬时价格波动的基础。 深度剖析： 我们采用基于事件的模拟方法（Event-Based Simulation），详细考察限价订单（Limit Orders）和市价订单（Market Orders）的到达率、停留时间及其对深度和买卖价差（Bid-Ask Spread）的影响。 信息编码： 订单簿中潜藏的信息，特别是那些未被立即执行的挂单，如何预示未来价格的走向。引入了“订单簿压力指数”的构建方法，用于量化即时冲击的潜力。 第三部分：流动性测量与定价模型 (Liquidity Measurement and Pricing) 流动性是金融市场最宝贵的资产之一，但其定义和测量方法远非单一。 多维度流动性： 本部分超越了简单的交易量指标，引入了基于短期弹性（Elasticity）、市场深度（Depth）和订单执行滑点（Slippage）的综合流动性度量体系。 最优执行理论（Optimal Execution Theory）： 探讨了大型机构投资者如何制定交易策略，以最小化其交易对市场价格造成的冲击成本。深入分析了经典的阿尔法-阿尔法（Almgren-Chriss）模型及其在考虑市场冲击和风险约束下的变体。 第部分：信息、不确定性与价格发现 (Information, Uncertainty, and Price Discovery) 价格如何从不完全信息中形成？本部分专注于信息流在市场中的传播和定价过程。 异质信息模型： 考察不同类型的参与者（如分析师、做市商、投机者）持有不同信息子集时，市场价格如何逐步收敛于其真实价值（Efficiency）。 信息到达率与价格冲击： 利用高频数据分析，区分由“新信息”（如财报、宏观数据）驱动的价格跳跃和由“交易压力”（Liquidity Trading）驱动的价格漂移。我们详细考察了信息不对称对做市商报价策略的修正。 第五部分：高频交易与算法策略 (High-Frequency Trading and Algorithmic Strategies) 随着技术的发展，高频交易（HFT）已成为市场结构的重要组成部分。本部分深入探讨了HFT的生态系统。 策略分类： 详细介绍和建模了主要的HFT策略，包括延迟套利（Latency Arbitrage）、统计套利（Statistical Arbitrage，尤其是在微观结构层面）、以及基于订单簿预测的做市策略。 基础设施竞赛： 分析了延迟（Latency）在现代交易中的关键作用，以及共址（Co-location）和光纤优化如何成为竞争优势的来源。 第六部分：市场摩擦与非理性行为 (Market Frictions and Behavioral Elements) 真实市场的运行总是伴随着各种摩擦和参与者的心理偏差。 交易成本分解： 细致区分了静态成本（如佣金、印花税）和动态成本（如冲击成本、机会成本）。 行为经济学视角： 将有限理性（Bounded Rationality）和羊群效应（Herding）等概念引入订单流模型，解释了在压力时期（Stress Periods）价格超调（Overshooting）的现象。 第七部分：监管、稳定性和系统性风险 (Regulation, Stability, and Systemic Risk) 本部分讨论了市场微观结构设计与监管干预之间的复杂关系。 监管工具评估： 对熔断机制（Circuit Breakers）、交易暂停规则以及最低报价有效期的监管效果进行了严格的回顾和模拟评估。 系统性脆弱性： 探讨了高度依赖自动交易和快速反馈机制的市场在面对突发冲击时可能出现的系统性风险，例如“闪电崩盘”（Flash Crashes）的成因与预防。 读者对象 本书适用于： 1. 量化研究人员： 需要建立精确市场模型以驱动因子挖掘和策略回测的专业人士。 2. 金融工程师： 致力于设计和优化交易系统、订单路由和撮合引擎的工程师。 3. 高级金融/经济学研究生： 寻求超越传统资产定价模型，理解交易层面现实的学者。 4. 金融监管机构人员： 需要深入理解市场机制以制定前瞻性监管政策的决策者。 本书的独特价值 不同于侧重于资产定价或宏观经济影响的传统教科书，本书的核心竞争力在于其对微观执行层面的无与伦比的细节关注。我们不满足于将市场视为一个黑箱，而是将其分解为可观测、可建模的组件——订单簿、延迟、摩擦和信息流——并提供相应的分析工具，使用户能够真正“看到”价格形成的过程。本书融合了计量经济学、随机过程理论以及计算机科学的最新进展，是理解现代电子化金融市场的权威参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的故事充满好奇，而《统计回归分析：回归方程引论》这本书，就像一把钥匙，为我打开了探索这些故事的大门。这本书最让我印象深刻的是其独特的叙事方式。作者没有采用枯燥的教科书式讲解，而是仿佛在和我进行一场关于数据关系的对话。从最基础的概念入手，比如“相关性不等于因果性”，以及回归分析如何帮助我们区分这两者，让我对统计学产生了新的认识。书中对回归方程的构建过程，从最小二乘法的原理到拟合优度指标的解读，都讲得非常透彻。我尤其喜欢作者在讲解过程中，穿插的一些历史故事和统计学家的趣闻，这让原本严谨的统计学知识变得生动有趣，也让我感受到了统计学发展的魅力。这本书还让我明白了，回归分析不仅仅是用来预测，更重要的是用来理解变量之间的内在联系，以及识别那些真正影响结果的关键因素。它为我提供了一种全新的视角来审视数据，并从中提炼出有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我原本对统计学有些“畏而远之”的感觉，认为它枯燥且难以理解。然而，《统计回归分析：回归方程引论》这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常友好的方式，将看似高深的统计回归分析过程一步步剖析开来。我尤其欣赏作者在构建整个知识体系时所展现出的条理性。从最简单的线性回归模型开始，逐步深入到多元线性回归，再到一些更复杂的模型，每一步的引入都显得自然而合乎逻辑。我能够清晰地看到，随着引入的变量增加，模型是如何变得更强大，同时也需要考虑更多的问题。书中对模型假设的讲解，比如线性关系、误差独立性、方差齐性等，也让我明白了为什么在进行回归分析时，需要满足这些条件，以及违反这些条件会对结果产生怎样的影响。此外，作者还非常细致地讲解了如何使用回归分析来进行预测，以及预测的局限性，这对于我理解预测的科学性和可靠性至关重要。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我对统计回归分析有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对商业数据分析有浓厚兴趣的从业者，我一直在寻找一本能够真正提升我分析能力的工具书。《统计回归分析：回归方程引论》无疑是满足了这个需求。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我需要的时候，给予我最精准的指导。我最看重的是书中对实际应用场景的模拟。作者没有停留在理论层面，而是将回归分析的知识与实际的商业问题相结合，例如市场营销效果的评估、销售额的预测、客户流失率的分析等。这些案例让我能够清晰地看到，回归分析是如何在现实世界中发挥作用，并帮助我们做出更明智的决策。书中对回归模型构建过程中可能遇到的各种“坑”，比如数据预处理、特征选择、模型验证等，都进行了详细的阐述，并提供了实用的建议。这大大降低了我在实际操作中可能遇到的难度，也让我更加自信地去应用这些方法。这本书的语言风格也非常接地气，没有过多的术语堆砌，读起来轻松流畅，却又信息量十足。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书带给我一种前所未有的学习体验，它让我重新认识了统计回归分析的魅力。之前接触过一些相关的书籍，但总觉得过于理论化，缺乏实际操作的指导，或者反之，过于偏重软件操作，而忽略了背后的统计原理。而《统计回归分析：回归方程引论》则恰到好处地找到了这个平衡点。作者在讲解每一个概念时，都会辅以大量的图表和实际案例，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我能够通过直观的图示理解变量之间的散点图、拟合的回归线，以及残差的分布。书中对于如何解释回归系数的含义，以及置信区间和假设检验的应用，也讲解得非常透彻。让我惊喜的是，作者并没有回避那些可能让初学者感到困惑的细节，比如多重共线性、异方差等问题，而是用通俗易懂的语言解释了这些问题的产生原因、判断方法以及处理策略。这让我觉得，原来看似复杂的统计问题，在有经验的引导下，也能变得如此清晰明了。读完这本书，我不仅掌握了回归分析的基本原理，更重要的是，我对如何运用回归模型来解决实际问题产生了极大的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计回归分析：回归方程引论》简直是我近期阅读中最令人惊喜的一本！我一直对数据分析和量化研究充满兴趣，但总觉得统计学中的回归分析部分概念多、公式杂，难以深入理解。这本书的出现，就像一道光照亮了我前进的方向。作者以一种极其清晰且循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，比如什么是回归，为什么我们需要回归，然后逐步引入自变量、因变量、误差项等核心要素。我特别喜欢书中对“回归方程”的讲解，它不是简单地罗列公式，而是通过生动的例子，比如房价与面积的关系，学生成绩与学习时间的联系，将抽象的数学模型具象化。读到这里，我才真正体会到回归方程的强大之处，它能够量化变量之间的关系，并预测未来的趋势。书中对于如何选择合适的回归模型，以及模型评估的指标，也进行了详尽的介绍，让我不再对“R方”、“p值”这些术语感到畏惧，而是能够理解它们背后的意义，并学会如何运用它们来判断模型的优劣。虽然书名是“引论”，但它所涵盖的内容却相当丰富，对于初学者来说，这绝对是一本不可多得的入门佳作，能够为后续更深入的学习打下坚实的基础。