統計迴歸分析：迴歸方程引論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳乃輝 著

圖書標籤:

• 統計迴歸分析
• 迴歸分析
• 綫性迴歸
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 模型構建
• 假設檢驗
• 統計建模
• 應用統計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030331106

版次：1

商品編碼：10921195

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：293

字數：370000

正文語種：中文

內容簡介

統計迴歸分析的本體是迴歸方程理論，前者乃後者在統計層麵上的推繹，迴歸方程是對一個變量於一組變量某類函數集閤中的最佳逼近元的刻畫與規定，《統計迴歸分析：迴歸方程引論》內容分兩大部分，一部分是1～4章及附錄A-C，另一部分是5-12章，其中，5-12章是主體，研討瞭八大類迴歸方程，從統計觀點而言，即八大類統計迴歸模型，分彆為綫性迴歸方程、Gauss?Markov綫性迴歸方程、非參數迴歸方程與半參數迴歸方程、隨機嚮量密度函數、函數係數迴歸方程、隨機過程迴歸方程、微分迴歸方程、逆迴歸方程，前4章及3個附錄是對主體部分的理論支撐與輔助，內容包括：概率論、數理統計學、泛函分析、Fourier分析、矩陣代數、測度論及模擬實驗SAS軟件程序編製等。
《統計迴歸分析：迴歸方程引論》可作為學習統計迴歸分析及相關學科（如物理、生物、經濟、金融與管理等）的高年級本科生和研究生教材，也可供教師及科研人員參考。

目錄

前言
符號錶
第1章 概率論
1.1 隨機嚮量
1.1.1 測度空間
1.1.2 概率分布
1.1.3 條件分布
1.1.4 獨立性
1.2 數字特徵
1.2.1 矩
1.2.2 熵
1.2.3 隨機變量組的離散度
1.3 特徵函數
1.3 1定義
1.3.2 性質
1.3.3 逆變換公式與唯一性定理
1.3.4 隨機嚮量的特徵函數
1.4 條件數學期望
1.4.1 定義
1.4.2 性質
1.5 隨機過程
1.5.1 概念
1.5.2 常見隨機過程
1.6 隨機序列的極限
1.6.1 收斂方式
1.6.2 極限定理
1.6.3 函數對收斂的傳遞性

第2章 統計推斷
2.1 統計空間
2.2 參數統計推斷
2.3 非參數統計推斷

第3章 Hilbert空間
3.1 距離空問
3.2 賦範綫性空問
3.3 Hilbert空間
3.4 L2空間
3.5 變分引理與正交投影定理
3.6 再論條件數學期望
3.6.1 新定義
3.6.2 條件數學期望的逼近度
3.7 廣義條件數學期望與日條件數學期望
3.7.1 綫性條件數學期望與廣義條件數學期望
3.7.2 H條件數學期望

第4章 Hilbert空間中的Fourier分析
4.1 標準正交基Fourier分析
4.2 準Schauder-基Fourier分析
4.2.1 有限維空間
4.2.2 可列維空間
4.3 WeieI straSS逼近定理與推廣Luzin定理
4.3.1 WeierstraSS逼近定理
4.3.2 推廣Luzin定理
4.4 冪函數準Schauder基
4.4.1 Lebesgue測度情形
4.4.2 離散測度情形
4.4.3 有限區間情形
4.4.4 無限區間情形
4.4.5 乘積空間情形
4.5 Fourier級數逼近速度
4.6 分布函數冪函數準Schauder基
……
第5章 綫性迴歸方程
第6章 Gauss-Markov綫性迴歸方程
第7章 非參數迴歸方程與半參數迴歸方程
第8章 隨機嚮量密度函數
第9章 函數係數迴歸方程
第10章 隨機過程迴歸方程
第11章 微分迴歸方程
第12章 逆迴歸方程
參考文獻
附錄A 矩陣代數
附錄B 測度論
附錄C 模擬實驗SAS軟件編製程序
索引

前言/序言

好的，這是一份關於一本假設的、與“統計迴歸分析：迴歸方程引論”內容無關的圖書的詳細簡介。 深入解析金融市場微觀結構：從交易機製到價格動態的全麵審視 作者： [請在此處填寫作者姓名] 齣版社： [請在此處填寫齣版社名稱] 齣版年份： [請在此處填寫年份] 圖書概述 本書《深入解析金融市場微觀結構：從交易機製到價格動態的全麵審視》旨在為金融學、經濟學、量化金融以及信息科學領域的研究人員、高級學生和專業人士提供一個關於現代金融市場運作核心——市場微觀結構的全麵、深入且係統的分析框架。 本書摒棄瞭對傳統市場效率理論的簡單復述，而是專注於交易場所的實際機製、訂單簿動態、信息流如何影響價格形成，以及不同交易策略在特定市場環境下如何相互作用。我們相信，理解市場“如何運作”是理解“為什麼價格是這樣”的關鍵。全書內容建立在嚴格的數學模型和實證分析基礎之上，力求在理論的嚴謹性與實際操作的相關性之間取得完美平衡。 核心內容與章節結構 本書共分為七個主要部分，循序漸進地構建瞭對金融市場微觀結構的完整理解： 第一部分：市場結構基礎與製度設計 (Foundations and Institutional Design) 本部分首先確立瞭研究的基石。它詳細區分瞭不同類型的交易場所，包括連續拍賣市場（Continuous Double Auction, CDA）、訂單驅動市場（Order-Driven Markets, ODM）和報價驅動市場（Quote-Driven Markets, QDM），並探討瞭它們在信息披露、流動性提供和交易成本方麵的內在差異。 核心議題： 交易規則（如撮閤算法、最小價格變動單位）如何影響市場效率和參與者行為。我們特彆關注瞭暗池（Dark Pools）和高頻交易係統的崛起對傳統交易所模式的衝擊與融閤。 關鍵模型引入： 經典的市場連接模型（Market Linkage Models）及其對套利機會和風險溢齣的影響分析。 第二部分：訂單簿動態學 (Order Book Dynamics) 訂單簿是現代電子化交易係統的核心。本部分將精力集中於訂單簿的建模和分析，這是理解瞬時價格波動的基礎。 深度剖析： 我們采用基於事件的模擬方法（Event-Based Simulation），詳細考察限價訂單（Limit Orders）和市價訂單（Market Orders）的到達率、停留時間及其對深度和買賣價差（Bid-Ask Spread）的影響。 信息編碼： 訂單簿中潛藏的信息，特彆是那些未被立即執行的掛單，如何預示未來價格的走嚮。引入瞭“訂單簿壓力指數”的構建方法，用於量化即時衝擊的潛力。 第三部分：流動性測量與定價模型 (Liquidity Measurement and Pricing) 流動性是金融市場最寶貴的資産之一，但其定義和測量方法遠非單一。 多維度流動性： 本部分超越瞭簡單的交易量指標，引入瞭基於短期彈性（Elasticity）、市場深度（Depth）和訂單執行滑點（Slippage）的綜閤流動性度量體係。 最優執行理論（Optimal Execution Theory）： 探討瞭大型機構投資者如何製定交易策略，以最小化其交易對市場價格造成的衝擊成本。深入分析瞭經典的阿爾法-阿爾法（Almgren-Chriss）模型及其在考慮市場衝擊和風險約束下的變體。 第部分：信息、不確定性與價格發現 (Information, Uncertainty, and Price Discovery) 價格如何從不完全信息中形成？本部分專注於信息流在市場中的傳播和定價過程。 異質信息模型： 考察不同類型的參與者（如分析師、做市商、投機者）持有不同信息子集時，市場價格如何逐步收斂於其真實價值（Efficiency）。 信息到達率與價格衝擊： 利用高頻數據分析，區分由“新信息”（如財報、宏觀數據）驅動的價格跳躍和由“交易壓力”（Liquidity Trading）驅動的價格漂移。我們詳細考察瞭信息不對稱對做市商報價策略的修正。 第五部分：高頻交易與算法策略 (High-Frequency Trading and Algorithmic Strategies) 隨著技術的發展，高頻交易（HFT）已成為市場結構的重要組成部分。本部分深入探討瞭HFT的生態係統。 策略分類： 詳細介紹和建模瞭主要的HFT策略，包括延遲套利（Latency Arbitrage）、統計套利（Statistical Arbitrage，尤其是在微觀結構層麵）、以及基於訂單簿預測的做市策略。 基礎設施競賽： 分析瞭延遲（Latency）在現代交易中的關鍵作用，以及共址（Co-location）和光縴優化如何成為競爭優勢的來源。 第六部分：市場摩擦與非理性行為 (Market Frictions and Behavioral Elements) 真實市場的運行總是伴隨著各種摩擦和參與者的心理偏差。 交易成本分解： 細緻區分瞭靜態成本（如傭金、印花稅）和動態成本（如衝擊成本、機會成本）。 行為經濟學視角： 將有限理性（Bounded Rationality）和羊群效應（Herding）等概念引入訂單流模型，解釋瞭在壓力時期（Stress Periods）價格超調（Overshooting）的現象。 第七部分：監管、穩定性和係統性風險 (Regulation, Stability, and Systemic Risk) 本部分討論瞭市場微觀結構設計與監管乾預之間的復雜關係。 監管工具評估： 對熔斷機製（Circuit Breakers）、交易暫停規則以及最低報價有效期的監管效果進行瞭嚴格的迴顧和模擬評估。 係統性脆弱性： 探討瞭高度依賴自動交易和快速反饋機製的市場在麵對突發衝擊時可能齣現的係統性風險，例如“閃電崩盤”（Flash Crashes）的成因與預防。 讀者對象 本書適用於： 1. 量化研究人員： 需要建立精確市場模型以驅動因子挖掘和策略迴測的專業人士。 2. 金融工程師： 緻力於設計和優化交易係統、訂單路由和撮閤引擎的工程師。 3. 高級金融/經濟學研究生： 尋求超越傳統資産定價模型，理解交易層麵現實的學者。 4. 金融監管機構人員： 需要深入理解市場機製以製定前瞻性監管政策的決策者。 本書的獨特價值 不同於側重於資産定價或宏觀經濟影響的傳統教科書，本書的核心競爭力在於其對微觀執行層麵的無與倫比的細節關注。我們不滿足於將市場視為一個黑箱，而是將其分解為可觀測、可建模的組件——訂單簿、延遲、摩擦和信息流——並提供相應的分析工具，使用戶能夠真正“看到”價格形成的過程。本書融閤瞭計量經濟學、隨機過程理論以及計算機科學的最新進展，是理解現代電子化金融市場的權威參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後的故事充滿好奇，而《統計迴歸分析：迴歸方程引論》這本書，就像一把鑰匙，為我打開瞭探索這些故事的大門。這本書最讓我印象深刻的是其獨特的敘事方式。作者沒有采用枯燥的教科書式講解，而是仿佛在和我進行一場關於數據關係的對話。從最基礎的概念入手，比如“相關性不等於因果性”，以及迴歸分析如何幫助我們區分這兩者，讓我對統計學産生瞭新的認識。書中對迴歸方程的構建過程，從最小二乘法的原理到擬閤優度指標的解讀，都講得非常透徹。我尤其喜歡作者在講解過程中，穿插的一些曆史故事和統計學傢的趣聞，這讓原本嚴謹的統計學知識變得生動有趣，也讓我感受到瞭統計學發展的魅力。這本書還讓我明白瞭，迴歸分析不僅僅是用來預測，更重要的是用來理解變量之間的內在聯係，以及識彆那些真正影響結果的關鍵因素。它為我提供瞭一種全新的視角來審視數據，並從中提煉齣有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計迴歸分析：迴歸方程引論》簡直是我近期閱讀中最令人驚喜的一本！我一直對數據分析和量化研究充滿興趣，但總覺得統計學中的迴歸分析部分概念多、公式雜，難以深入理解。這本書的齣現，就像一道光照亮瞭我前進的方嚮。作者以一種極其清晰且循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是迴歸，為什麼我們需要迴歸，然後逐步引入自變量、因變量、誤差項等核心要素。我特彆喜歡書中對“迴歸方程”的講解，它不是簡單地羅列公式，而是通過生動的例子，比如房價與麵積的關係，學生成績與學習時間的聯係，將抽象的數學模型具象化。讀到這裏，我纔真正體會到迴歸方程的強大之處，它能夠量化變量之間的關係，並預測未來的趨勢。書中對於如何選擇閤適的迴歸模型，以及模型評估的指標，也進行瞭詳盡的介紹，讓我不再對“R方”、“p值”這些術語感到畏懼，而是能夠理解它們背後的意義，並學會如何運用它們來判斷模型的優劣。雖然書名是“引論”，但它所涵蓋的內容卻相當豐富，對於初學者來說，這絕對是一本不可多得的入門佳作，能夠為後續更深入的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對商業數據分析有濃厚興趣的從業者，我一直在尋找一本能夠真正提升我分析能力的工具書。《統計迴歸分析：迴歸方程引論》無疑是滿足瞭這個需求。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，在我需要的時候，給予我最精準的指導。我最看重的是書中對實際應用場景的模擬。作者沒有停留在理論層麵，而是將迴歸分析的知識與實際的商業問題相結閤，例如市場營銷效果的評估、銷售額的預測、客戶流失率的分析等。這些案例讓我能夠清晰地看到，迴歸分析是如何在現實世界中發揮作用，並幫助我們做齣更明智的決策。書中對迴歸模型構建過程中可能遇到的各種“坑”，比如數據預處理、特徵選擇、模型驗證等，都進行瞭詳細的闡述，並提供瞭實用的建議。這大大降低瞭我在實際操作中可能遇到的難度，也讓我更加自信地去應用這些方法。這本書的語言風格也非常接地氣，沒有過多的術語堆砌，讀起來輕鬆流暢，卻又信息量十足。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我原本對統計學有些“畏而遠之”的感覺，認為它枯燥且難以理解。然而，《統計迴歸分析：迴歸方程引論》這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種非常友好的方式，將看似高深的統計迴歸分析過程一步步剖析開來。我尤其欣賞作者在構建整個知識體係時所展現齣的條理性。從最簡單的綫性迴歸模型開始，逐步深入到多元綫性迴歸，再到一些更復雜的模型，每一步的引入都顯得自然而閤乎邏輯。我能夠清晰地看到，隨著引入的變量增加，模型是如何變得更強大，同時也需要考慮更多的問題。書中對模型假設的講解，比如綫性關係、誤差獨立性、方差齊性等，也讓我明白瞭為什麼在進行迴歸分析時，需要滿足這些條件，以及違反這些條件會對結果産生怎樣的影響。此外，作者還非常細緻地講解瞭如何使用迴歸分析來進行預測，以及預測的局限性，這對於我理解預測的科學性和可靠性至關重要。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”，讓我對統計迴歸分析有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書帶給我一種前所未有的學習體驗，它讓我重新認識瞭統計迴歸分析的魅力。之前接觸過一些相關的書籍，但總覺得過於理論化，缺乏實際操作的指導，或者反之，過於偏重軟件操作，而忽略瞭背後的統計原理。而《統計迴歸分析：迴歸方程引論》則恰到好處地找到瞭這個平衡點。作者在講解每一個概念時，都會輔以大量的圖錶和實際案例，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。我能夠通過直觀的圖示理解變量之間的散點圖、擬閤的迴歸綫，以及殘差的分布。書中對於如何解釋迴歸係數的含義，以及置信區間和假設檢驗的應用，也講解得非常透徹。讓我驚喜的是，作者並沒有迴避那些可能讓初學者感到睏惑的細節，比如多重共綫性、異方差等問題，而是用通俗易懂的語言解釋瞭這些問題的産生原因、判斷方法以及處理策略。這讓我覺得，原來看似復雜的統計問題，在有經驗的引導下，也能變得如此清晰明瞭。讀完這本書，我不僅掌握瞭迴歸分析的基本原理，更重要的是，我對如何運用迴歸模型來解決實際問題産生瞭極大的信心。