数据分析与EViews应用（第二版）（数据分析系列教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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易丹辉 编

图书标签:

• 数据分析
• EViews
• 计量经济学
• 统计学
• 经济学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 数据挖掘
• 实证分析
• 第二版

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300196411

版次：2

商品编码：11516416

包装：平装

丛书名： 数据分析系列教材

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：368

内容简介

EViews 6．0软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型的数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列等基本的数据分析，以及建立条件异方差、向量自回归，包括非结构化和结构化模型、Panel Data模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。

作者简介

易丹辉，1981年考入中国人民大学统计学专业，1984年12月留校任教，现任中国人民大学统计学院教授，博士生导师，统计咨询中心主任。他主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程:统计预测、预测动态、实验设计、
Categorical Data Analysis、金融风险分析技术、Structural Equations Model、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。

目录

第1章 EViews软件使用初步
1．1工作文件及建立
1．2序列对象的基本操作
1．3数据分析的常用操作
1．4序列的描述统计分析

第2章 线性回归分析
2．1线性回归概述
2．2常规检验
2．3建模基本步骤和EViews操作
2．4自变量的选择
2．5预测
2．6含定性自变量的回归模型

第3章 线性回归问题与非线性回归分析
3．1线性回归的常见问题
3．2非线性回归分析
3．3逐步回归法
3．4分位数回归
附录：例子中所用的EViews小程序

第4章 传统时间序列分析
4．1趋势模型与分析
4．2季节模型与分析
4．3指数平滑法
附录：三和值法计算小程序

第5章 ARMA模型应用
5．1 ARMA模型概述
5．2随机时间序列的特性分析
5．3模型的识别与建立
5．4模型的预测
5．5序列相关与ARMA模型

第6章 动态时间序列模型基础
6．1分布滞后模型
6．2单位根检验
6．3协整与误差修正模型

第7章 联立方程模型
7．1模型的基本问题
7．2模型的估计
7．3联立方程模型的模拟

第8章 向量自回归模型
8．1非结构化的向量自回归模型
8．2结构化的向量自回归模型
8．3向量误差修正模型

第9章 条件异方差模型
9．1自回归条件异方差模型
9．2广义自回归条件异方差模型
9．3其他类型的条件异方差模型
9．4多变量ARCH模型

第10章 状态空间模型
10．1状态空间模型的基本问题
10．2状态空间模型估计

第11章 Panel Data模型
11．1模型的基本问题
11．2模型的建立与估计
11．3模型的检验及其他

第12章 离散及受限因变量模型
12．1二元选择模型
12．2排序选择模型
12．3受限因变量模型
12．4计数模型

附录EViews编程基础
1．EViews命令基础
2．EViews程序基础
3．程序控制
4．矩阵语言简介

附表 常用统计分布表
参考文献

精彩书摘

第二版前言

本版是在2008年中国人民大学出版社出版的《数据分析与EViews应用》基础上修订改写的。本书自出版后得到很多读者的热情鼓励，不断有人提出各种建议和意见，我在教学和实际使用中也发现了一些问题，在出版社的建议下进行修订，除了对一些问题加以修订外，还在第3章增加了分位数回归一节。
随着科学技术的不断进步，越来越多的统计方法应运而生，为经济计量提供了更多的工具和手段，也为进行社会的定量研究提供了方便。EViews中提供的很多功能还有待进一步开发利用，由于不想让书变得很厚，再版时只增写了分位数回归，其他功能有机会在写另外的书时增补。EViews的功能在该软件的帮助部分都有较为详细的介绍，有兴趣的读者可以自己阅读掌握，我们只是起到一个引导作用。
由于时间和水平的限制，本书难免还有一些遗憾和不足，恳请读者谅解并提出宝贵意见。

前言/序言

《统计建模与R语言实践》 前言 在这个数据爆炸的时代，掌握统计建模和数据分析的技能已成为各行各业不可或缺的核心竞争力。从商业决策、科学研究到社会治理，精准的数据洞察力能够帮助我们理解现象、预测趋势、优化策略，并最终驱动创新。本书旨在为您提供一套全面而实用的统计建模理论与实践指南，重点聚焦于广泛应用于数据科学领域的R语言。 本书特色 本书将理论与实践紧密结合，从基础统计概念出发，逐步深入到复杂的统计建模技术。我们不仅仅讲解“是什么”，更注重“如何做”，并辅以大量源自现实世界的数据案例，让您在动手实践中掌握统计建模的精髓。 系统性强： 涵盖了从描述性统计、概率分布、参数估计到假设检验等统计学基础知识，并在此基础上详细介绍了线性回归、广义线性模型、时间序列分析、非参数统计、贝叶斯统计等核心建模技术。 实践导向： 全书围绕R语言这一强大的开源统计计算与图形环境展开。我们提供了详细的代码示例，您可以直接复制代码并运行，理解每一步的操作和输出结果。通过解决实际问题，您将深刻体会到R语言在数据处理、可视化和建模方面的强大能力。 案例丰富： 选取的案例涵盖经济学、金融学、社会学、生物统计学、工程学等多个领域，力求贴近读者可能遇到的实际应用场景。每个案例都包含数据导入、探索性数据分析（EDA）、模型构建、模型诊断、结果解释和决策建议等完整流程。 深度解读： 对于每个统计模型，我们不仅会介绍其基本原理和假设，还会深入探讨模型的优缺点、适用范围，以及如何进行模型诊断和模型选择。目标是培养读者独立思考和解决实际统计问题的能力。 前沿视角： 在介绍经典统计模型的同时，也适当触及一些数据科学领域的前沿概念和方法，如模型性能评估、交叉验证、正则化等，帮助您建立更广阔的知识视野。 内容概述 本书分为四个主要部分： 第一部分：统计学基础与R语言入门 本部分将为您打下坚实的统计学理论基础，并引导您快速掌握R语言的基本操作。 第一章：数据分析导论 什么是数据分析？数据分析的重要性与应用领域。 数据分析的基本流程：数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建、结果解释与可视化。 统计学在数据分析中的作用。 第二章：R语言环境搭建与基础操作 R与RStudio的安装与配置。 R语言的基本数据类型（向量、列表、矩阵、数组、数据框、因子）。 基本的数据输入与输出（CSV, Excel等）。 R语言的常用函数与运算符。 R语言的编程基础：函数定义、控制流（if-else, for, while）。 第三章：描述性统计与数据可视化 集中趋势的度量：均值、中位数、众数。 离散趋势的度量：方差、标准差、极差、四分位数。 数据分布的特征：偏度、峰度。 数据可视化基础：直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图。 使用R语言进行描述性统计分析和基础绘图。 第二部分：概率论与统计推断 本部分将深入探讨概率论的核心概念，以及基于样本进行统计推断的方法。 第四章：概率论基础 随机事件与概率。 条件概率与独立性。 全概率公式与贝叶斯定理。 随机变量及其分布（离散与连续）。 常见的概率分布：二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布。 联合分布、边缘分布与条件分布。 第五章：参数估计 点估计：矩估计法、最大似然估计法。 区估计：置信区间。 使用R语言计算参数估计量和置信区间。 第六章：假设检验 假设检验的基本思想与步骤。 常见假设检验：Z检验、t检验（单样本、配对、独立双样本）、卡方检验、F检验。 P值与显著性水平。 第一类错误与第二类错误。 使用R语言进行各种假设检验。 第三部分：统计建模技术 本部分是本书的核心，将详细介绍各种统计建模方法，并结合R语言进行实践。 第七章：线性回归模型 简单线性回归：模型假设、参数估计、模型检验（F检验、t检验）。 多重线性回归：模型构建、多重共线性问题、变量选择。 残差分析与模型诊断。 回归系数的解释与推断。 使用R语言实现线性回归模型。 第八章：广义线性模型（GLM） GLM的组成部分：线性预测器、连接函数、误差分布。 逻辑回归：用于二分类问题的模型。 泊松回归：用于计数数据的模型。 使用R语言实现广义线性模型。 第九章：时间序列分析 时间序列数据的特性：自相关性、平稳性。 平滑方法：移动平均、指数平滑。 ARIMA模型：自回归（AR）、移动平均（MA）、季节性ARIMA。 使用R语言进行时间序列分析，包括模型识别、估计和预测。 第十章：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析：比较多个组均值。 多因素方差分析：考虑多个因子及其交互作用。 使用R语言进行方差分析。 第十一章：非参数统计方法 当数据不满足参数模型假设时的选择。 秩和检验：Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis检验。 符号检验。 使用R语言实现非参数检验。 第十二章：贝叶斯统计初步 贝叶斯推断的基本思想：先验分布、似然函数、后验分布。 贝叶斯估计与置信区间。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法简介。 使用R语言进行简单的贝叶斯分析。 第四部分：高级主题与应用 本部分将拓展统计建模的应用范围，并介绍一些更高级的技术。 第十三章：模型评估与选择 模型拟合优度：R平方、调整R平方。 信息准则：AIC, BIC。 交叉验证：k折交叉验证。 模型诊断的深入探讨：残差图、QQ图、杠杆点、影响点。 第十四章：分类与聚类分析入门 分类：判别分析、支持向量机（SVM）简介。 聚类：K-means聚类、层次聚类。 使用R语言进行初步的分类和聚类分析。 第十五章：数据挖掘中的统计方法 关联规则挖掘简介。 决策树简介。 使用R语言实现简单的数据挖掘任务。 第十六章：案例研究与综合应用 选取几个综合性的案例，展示如何将本书所学的统计建模技术应用于解决实际复杂问题。 强调模型选择、诊断和解释在实际应用中的重要性。 致读者 学习统计建模是一段需要耐心和实践的旅程。本书提供的不仅仅是知识，更是一套学习方法和思考框架。我们鼓励您积极动手，不断尝试，从错误中学习，逐步建立起您自己的数据分析能力。希望本书能成为您在数据科学领域探索与创新的有力助手。 附录 R语言常用函数速查表 常用概率分布表 参考文献 敬请期待！

评分☆☆☆☆☆

最近入手了《数据分析与EViews应用（第二版）》，可以说是我近期最满意的一本技术书籍了。作为一名在工作中经常需要与数据打交道的白领，我之前一直在寻找一本既能让我快速掌握EViews软件操作，又能深入理解数据分析原理的书籍。这本书，恰恰就是我一直在寻找的那本“宝典”。 首先，这本书最让我称道的是其“由表及里”的讲解方式。它没有仅仅停留在EViews软件功能的介绍，而是将软件操作与数据分析的逻辑紧密结合。作者在讲解每一个数据分析任务时，都会先从理论层面解释其背后的原理、假设和适用性，然后再详细展示如何在EViews中进行具体的操作。例如，在讲解回归分析时，作者不仅详细介绍了线性回归模型的原理，还重点讲解了如何通过EViews进行参数估计、假设检验、残差诊断，并且对结果进行经济学解释。这种“先理解，后操作”的学习模式，让我对数据分析有了更深刻的认识，而不仅仅是机械地执行操作。 书中对EViews软件的介绍，可以说是非常全面和系统。从数据的导入、清理、管理，到各种统计分析模块的使用，例如描述性统计、相关性分析、回归分析、时间序列分析、面板数据模型等等，都进行了详尽的讲解。而且，作者在讲解操作步骤时，配有大量的截图，这极大地降低了学习的门槛，让即使是初学者也能轻松上手。我记得我跟着书中的例子，尝试进行了一次简单的股票收益率分析，并且成功地运行了回归模型，那一刻，我感觉自己仿佛掌握了一项强大的新技能。 更重要的是，这本书的案例研究非常有价值。作者选择了非常贴近实际经济金融问题的案例，例如宏观经济预测、企业财务分析、市场需求评估等等。通过这些案例，我不仅看到了EViews在解决实际问题中的强大应用，更重要的是，我学会了如何将书本上的知识迁移到我自己的工作中。我甚至可以对照着案例，尝试分析我工作中遇到的数据，这让我感觉自己的数据分析能力得到了显著的提升。 从阅读体验上来说，这本书的排版设计也非常出色。纸张质量好，印刷清晰，图文并茂，阅读起来非常舒适。每个章节的逻辑结构都非常清晰，重点内容也得到了适当的强调，方便查找和复习。而且，作者在讲解一些难点时，会给出“小贴士”或者“注意事项”，这极大地减少了我在学习过程中可能遇到的困惑。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、语言生动于一体的优秀教材。它不仅能够帮助我快速掌握EViews软件的使用技巧，更重要的是，它培养了我严谨的数据分析思维，提升了我解决实际问题的能力。我将这本书作为我职业生涯中的重要学习资源，并且强烈推荐给所有希望深入学习数据分析和EViews的朋友。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了《数据分析与EViews应用（第二版）》，真心觉得这是一本为数据分析爱好者量身打造的“秘籍”。作为一名在工作中需要处理大量数据的职场人士，我一直在寻找一本能够真正解决实际问题的工具书，而这本书，恰恰就是我一直在寻找的。 这本书的特点在于其“干货满满”的内容。作者在讲解EViews软件操作时，并没有进行“流水账式”的介绍，而是将软件功能与具体的数据分析任务紧密结合。比如，在讲解时间序列分析时，作者会先介绍各种时间序列模型（如ARIMA、GARCH）的原理和适用场景，然后详细展示如何在EViews中构建这些模型，进行参数估计，并对模型进行诊断。每一个步骤都充满了实操性，让我感觉自己不仅仅是在学习软件，更是在学习如何用软件解决实际问题。 我特别喜欢书中对于回归分析的深入讲解。作者不仅讲解了线性和非线性回归的理论基础，还详细介绍了多重共线性、异方差、自相关等常见问题，以及如何在EViews中进行检验和修正。这些都是我在实际工作中经常遇到的问题，而这本书提供的解决方案，让我感觉醍醐灌顶。通过学习，我不仅能够更准确地建立回归模型，还能更好地理解和解释模型的输出结果，从而做出更明智的决策。 此外，书中关于面板数据模型的讲解也让我受益匪浅。在我的工作中，经常会遇到需要同时考虑横截面和时间维度的数据，而面板数据模型正是处理这类数据的利器。这本书详细介绍了固定效应模型、随机效应模型等，以及如何在EViews中进行估计和检验。我甚至可以跟着书中的例子，将这些方法应用到我工作中实际的面板数据上，这极大地提升了我处理复杂数据的能力。 书中大量的案例研究，更是让学习过程变得生动有趣。这些案例都取材于实际的经济学和金融学问题，涵盖了从宏观经济预测到微观企业分析等各个方面。通过这些案例，我不仅能够巩固所学的知识，更能看到数据分析在解决实际问题中的巨大价值。我甚至会尝试去模仿案例中的分析过程，来处理我自己的数据，这让我感觉自己的学习成果得到了实际的检验。 从阅读体验上来说，这本书的编排也非常人性化。字体清晰，图片和表格也制作得非常精美，能够清晰地传达信息。每个章节的逻辑结构都很严谨，知识点之间的过渡自然流畅。而且，作者在讲解一些难点时，会运用形象的比喻，或者给出“专家建议”，这让学习过程更加轻松愉快。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、语言生动于一体的优秀教材。它不仅为我提供了一个学习EViews的强大平台，更重要的是，它培养了我严谨的数据分析思维，提升了我解决实际问题的能力。我会将这本书作为我职业生涯中不可或缺的学习伙伴，并且向所有需要进行数据分析的朋友强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据分析领域的“扫地僧”，虽然我不是统计学专业出身，也鲜少接触EViews这款软件，但拿到《数据分析与EViews应用（第二版）》后，我被它强大的内容和循序渐进的教学方式深深吸引。一开始，我只是抱着试试看的心态，想了解一下EViews到底能做什么，以及数据分析在实际工作中到底有多大用处。结果，我发现自己一头扎进了这个奇妙的世界，并且越学越觉得有趣。 书中对于数据分析的各个环节都进行了详尽的阐述，从数据收集、清洗、整理，到描述性统计、推断性统计，再到模型构建和结果解释，每一个步骤都清晰明了，犹如一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导你一步步掌握核心要领。我尤其喜欢书中对统计概念的解释，那些抽象的理论在作者的笔下变得生动形象，配以丰富的案例，让我这个初学者也能轻松理解。例如，在讲解回归分析时，作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是先从直观的角度解释了变量之间的关系，然后才引入EViews的操作步骤，这种“由浅入深”的学习路径，极大地降低了学习门槛。 而且，这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实践操作。EViews作为一款强大的计量经济学软件，其操作界面和功能可能对新手来说有些陌生。但《数据分析与EViews应用（第二版）》在这方面做得非常出色，书中提供了大量的EViews操作截图和详细的步骤说明，跟着书中的指示一步步操作，几乎不会出现卡壳的情况。我记得自己第一次尝试使用EViews进行时间序列分析，按照书中的例子，输入数据，运行模型，最后解释回归结果，整个过程行云流水，那种成就感是无法用言语形容的。书中提供的案例数据和代码也是非常宝贵的资源，可以直接下载并运行，这为我提供了极好的模仿和学习素材。 这本书的另一个亮点在于其内容的深度和广度。它不仅仅停留在基础的数据处理和统计分析层面，还深入探讨了一些更高级的计量经济学模型，比如面板数据模型、VAR模型等等。虽然我目前还没有完全掌握这些高级模型，但通过阅读，我对这些模型有了初步的认识，也为我今后的深入学习打下了坚实的基础。作者在介绍这些模型时，也都会解释其适用场景和理论基础，让我能够理解为什么需要使用这些模型，以及它们能解决什么样的问题。这种理论与实践相结合的教学方式，让我觉得这本书的价值远超其价格。 我非常欣赏作者在书中对于数据解读的强调。很多时候，我们可能能够熟练地运行各种统计模型，得到一堆数字和图表，但真正重要的是如何理解这些结果，并从中提炼出有价值的洞察。这本书在这方面提供了很多指导，例如如何判断模型的拟合优度，如何解读回归系数的经济意义，如何进行假设检验等。作者会反复强调，数据分析的最终目的是为了解决实际问题，因此，对结果的准确解读至关重要。《数据分析与EViews应用（第二版）》在这方面给予了我很大的启发，让我明白数据分析不仅仅是技术活，更是思维活。 从排版和装帧来看，这本书也做得相当不错。纸张质量很好，印刷清晰，字号大小适中，阅读起来非常舒适。每个章节的结构都非常清晰，有明确的标题和小标题，方便查找信息。书中的图表也绘制得规范美观，能够有效地辅助理解。我特别喜欢书中对重要概念的加粗处理，以及对公式的清晰展示，这些细节都体现了作者的用心。作为一本工具书，良好的阅读体验同样至关重要，而这本书在这方面无疑做到了。 另外，这本书的语言风格也十分吸引人。作者并没有使用过于晦涩难懂的学术术语，而是以一种通俗易懂的方式进行阐述。即使是对于一些复杂的统计理论，作者也会用生动的比喻来解释，让我这样的非专业人士也能轻松理解。书中还穿插了一些与数据分析相关的趣闻轶事，让学习过程不至于过于枯燥。我感觉作者像是我的朋友一样，在耐心地教我如何掌握数据分析的技能，而不是一位高高在上的导师。 这本书对于想要系统学习数据分析和EViews的朋友来说，绝对是一本不可多得的宝藏。我从书中学习到了如何进行严谨的数据分析，如何利用EViews这个强大的工具来解决实际问题，以及如何更深入地理解经济现象背后的规律。我尤其推荐给那些在校学生、研究人员，以及需要在工作中处理大量数据、进行统计建模的专业人士。这本书的内容涵盖了从入门到进阶的各个层面，相信每个读者都能从中找到适合自己的内容。 这本书的案例选择也非常贴合实际，涵盖了金融、经济、社会等多个领域。这些案例不仅能够帮助我理解EViews的应用，更能让我看到数据分析在现实世界中的巨大价值。例如，书中关于股票价格预测的案例，让我了解了如何运用时间序列模型来分析股票市场的波动，以及如何为投资决策提供数据支持。这些真实世界的应用场景，大大激发了我学习的积极性，也让我对数据分析的未来充满了期待。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论、实践、深度、广度于一体的优秀教材。它不仅教授了数据分析的知识和EViews的操作技巧，更重要的是培养了严谨的分析思维和解决问题的能力。这本书就像一位良师益友，陪伴我走过了数据分析的入门之路，并且为我未来的学习和工作提供了坚实的基础。我会将这本书作为我数据分析工具箱里的常备参考书，并且向所有对数据分析感兴趣的朋友强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

我近期终于有机会深入研读了《数据分析与EViews应用（第二版）》，并且可以说，这次的阅读体验简直是一场“数据盛宴”。作为一名对数据分析领域充满好奇，但又缺乏系统指导的业余爱好者，这本书无疑是我的“及时雨”。 这本书最令我惊叹的是其内容的深度和广度。它不仅仅局限于EViews软件的操作，而是将EViews作为一种工具，来讲解和实践数据分析的各个环节。从最基础的数据清洗、整理，到描述性统计、可视化，再到回归分析、时间序列分析、面板数据分析等一系列高级模型，这本书都进行了详尽的阐述。作者在讲解每一个模型时，都会先梳理其背后的理论基础，解释模型的适用条件和局限性，然后再详细介绍如何在EViews中实现，并对结果进行解读。这种“由浅入深，由表及里”的讲解方式，让我对数据分析有了更系统、更全面的认识。 我个人尤其喜欢书中关于回归分析的部分。作者不仅清晰地阐述了线性回归模型的原理和假设，还重点讲解了如何通过EViews进行模型估计、参数检验、残差分析等。而且，书中还提供了大量的案例，展示了如何利用回归模型来分析变量之间的关系，预测未来趋势，这让我看到了数据分析在实际应用中的巨大价值。我甚至可以对照着书中的案例，尝试分析我工作中遇到的数据，这让我感觉自己的分析能力得到了显著的提升。 此外，书中对时间序列分析和面板数据模型的讲解，也让我大开眼界。这些模型在我看来原本是相当复杂的，但通过作者生动的讲解和EViews的操作演示，我发现它们也并非高不可攀。书中的实例，例如如何利用ARIMA模型进行股票价格预测，如何利用面板数据模型分析经济增长的影响因素，都让我对这些模型有了直观的理解，也为我未来的深入学习打下了基础。 从阅读体验上来说，这本书的编排设计也非常人性化。纸张质量好，印刷清晰，图文并茂，阅读起来非常舒适。每个章节的逻辑结构都很清晰，重点内容也进行了适当的强调，方便查找和复习。而且，作者在讲解EViews操作时，配有大量的截图，这对于我这样的初学者来说，无疑是巨大的帮助。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、逻辑清晰于一体的优秀教材。它不仅仅是一本EViews软件的使用手册，更是一本能够引导读者掌握数据分析思维和方法的“百科全书”。我强烈推荐给所有对数据分析感兴趣，并且希望系统学习EViews的朋友，这本书绝对不会让你失望！

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《数据分析与EViews应用（第二版）（数据分析系列教材）》，简直是打开了新世界的大门！作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我一直觉得数据是“金矿”，但如何高效、科学地挖掘，却是个难题。这本书就像一把金钥匙，让我看到了通往“金矿”的路径，并且提供了详细的地图和工具。 首先，这本书对EViews软件的介绍非常系统。我之前也尝试过用一些统计软件，但EViews在计量经济学领域的专业性让我望而却步。然而，这本书的作者非常巧妙地将EViews的操作融入到数据分析的流程中，让你在学习理论的同时，也能动手实践。例如，关于时间序列分析的部分，书里从ARIMA模型的原理讲到EViews的实际操作，中间穿插了大量的图示和代码示例，我跟着一步步做下来，感觉自己真的掌握了如何构建和解释一个时间序列模型。书中对于参数估计、假设检验、模型诊断的讲解都非常到位，让人觉得“知其然，更知其所以然”。 更让我惊喜的是，这本书并没有局限于EViews的软件功能，而是深入探讨了数据分析背后的逻辑和方法论。它强调了数据质量的重要性，从数据收集、清洗、整理到缺失值处理，都给出了非常实用的建议。在描述性统计和推断性统计的部分，作者解释了各种统计指标的含义及其在实际问题中的应用，例如如何通过均值、方差、相关系数等来初步了解数据特征，以及如何通过T检验、F检验来检验假设。我之前可能只是“知道”这些统计方法，但通过这本书，我才真正理解了它们是如何服务于数据分析的目标，以及如何避免常见的误用。 书中大量的案例研究也让我受益匪浅。这些案例都是从实际经济金融问题出发，涵盖了宏观经济分析、微观经济计量、金融市场预测等多个方面。比如，关于通货膨胀预测的案例，作者就详细演示了如何利用EViews建立模型，并对预测结果进行了细致的解读。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得数据分析不再是枯燥的数字游戏，而是解决实际问题的有力工具。我甚至可以尝试将书中介绍的方法应用到我目前工作中遇到的具体问题上，这让我充满了信心。 这本书的逻辑结构也很清晰，从基础概念到高级模型，层层递进，循序渐进。即便是对于初学者，也不会感到 overwhelming。作者在讲解一些复杂的概念时，会用非常形象的比喻来辅助理解，避免了纯粹的公式推导带来的枯燥感。而且，书中对于统计假设的阐述也非常严谨，让我明白了每一步操作背后的统计学原理。我特别欣赏作者在解释模型假设时，会强调其在实际应用中的重要性，以及违反假设可能带来的后果，这让我对模型的可靠性有了更深刻的认识。 我还注意到，这本书的参考文献也非常丰富，这对于想要进一步深入学习的读者来说，是一个非常宝贵的资源。它表明作者在编写这本书时，查阅了大量的学术文献，保证了内容的科学性和前沿性。而且，书中对于一些经典计量经济学模型的讲解，如面板数据模型、向量自回归模型（VAR）等，也让我对更高级的数据分析技术有了初步的了解，为我日后的进阶学习指明了方向。 从阅读体验上来说，这本书的排版设计也很人性化。字体清晰，行距适中，大量的图表和公式都得到了清晰的呈现。每个章节都有清晰的标题和子标题，方便快速定位到所需内容。书中的一些关键概念会进行加粗处理，帮助读者抓住重点。而且，作者在讲解EViews操作时，配有大量的截图，这对于我这样的新手来说，无疑是极大的福音。 总的来说，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、逻辑清晰于一体的优秀教材。它不仅能帮助我掌握EViews软件的使用技巧，更能培养严谨的数据分析思维，提升解决实际问题的能力。这本书对我而言，不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，引导我在数据分析的道路上不断前行。我强烈推荐给所有希望系统学习数据分析和EViews的读者。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据分析与EViews应用（第二版）》后，我最大的感受就是“原来数据分析可以这么有趣，EViews可以这么强大！”。作为一名文科背景的研究者，我一直对定量分析有些畏惧，总觉得那些数字和公式遥不可及。但这本书彻底改变了我的看法，它用一种非常接地气的方式，把我领进了数据分析的殿堂。 书中对于EViews软件的介绍，可以说是我见过最清晰、最系统的。作者并没有像很多软件教程那样，只是罗列功能，而是将EViews的操作与具体的数据分析问题紧密结合。在讲解回归分析的时候，作者首先会解释线性回归的原理和假设，然后才一步步教你如何在EViews中建立模型，选择变量，进行参数估计，以及如何解读回归结果。每一个步骤都有详细的截图和文字说明，即使是完全没有接触过EViews的我，也能很快上手。我记得自己第一次尝试用EViews分析论文中的数据，跟着书里的步骤，竟然顺利地得到了结果，并且能够对结果进行初步的解释，那种感觉简直是“成就感爆棚”。 这本书最让我称道的是其理论与实践的完美结合。它在介绍各种统计方法时，并没有仅仅停留在概念层面，而是深入剖析了这些方法是如何在EViews中实现的，以及如何在实际数据分析中应用。例如，在讲解面板数据模型时，作者不仅介绍了固定效应模型和随机效应模型的区别和适用条件，还详细展示了如何在EViews中进行相应的估计和检验。这种“知其然，知其所以然”的讲解方式，让我对模型的理解更加深入。 书中提供的丰富案例也是这本书的一大亮点。这些案例涵盖了经济学、金融学、管理学等多个领域，非常贴近实际应用。我尤其喜欢书中关于市场需求预测的案例，它让我看到了如何利用EViews来分析影响需求的关键因素，并进行有效的预测。通过这些案例，我不仅学会了如何运用EViews来处理和分析数据，更重要的是，我学会了如何将数据分析的结论应用于解决实际问题。 这本书的结构也非常合理，从基础的数据处理和描述性统计，到回归分析、时间序列分析，再到面板数据模型等高级内容，层层递进，逻辑清晰。对于初学者来说，可以按照章节顺序一步步学习；对于有一定基础的读者，也可以根据自己的需求，直接查阅感兴趣的部分。而且，书中对一些容易混淆的概念，如相关性与因果性，也进行了清晰的辨析，这对于培养严谨的数据分析思维至关重要。 我还发现，作者在书中非常注重对于统计假设的讲解。理解和检验这些假设，对于保证模型的可靠性和结果的有效性至关重要。书中详细介绍了各种统计检验的方法，以及如何通过EViews来执行这些检验，并对检验结果进行解读。这让我对统计推断有了更深刻的认识，也明白了为什么在进行数据分析时，需要如此谨慎和严谨。 从阅读体验上来说，这本书的纸质和印刷都非常好，文字清晰，图表规范，排版舒适。每个章节的逻辑结构都十分明确，标题和副标题的设计也很到位，方便快速查找信息。而且，书中对于重要概念和公式的处理方式，也充分考虑了读者的阅读习惯。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本非常出色的数据分析教材，它不仅为我提供了EViews软件的操作指南，更重要的是，它为我打开了数据分析的大门，让我看到了数据分析在学术研究和实际工作中的巨大潜力。我会将这本书作为我进行数据分析的重要参考，并且强烈推荐给所有对数据分析感兴趣的朋友，尤其是那些像我一样，希望从零开始系统学习的读者。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据分析与EViews应用（第二版）》之后，我简直是爱不释手。作为一个曾经被统计学理论折磨得“体无完肤”的人，这本书彻底改变了我对数据分析的看法，让我觉得它不再是枯燥的数学游戏，而是一种能够洞察事物本质的强大工具。 这本书最大的优点就是它的“亲民性”。作者并没有使用晦涩难懂的专业术语，而是用非常通俗易懂的语言，将复杂的统计概念和EViews的操作步骤娓娓道来。即便是像我这样数据分析“小白”也能轻松理解。比如，在讲解回归分析的残差诊断时，作者会用很生动的比喻来解释为什么需要进行残差分析，以及如何通过EViews中的图表来识别潜在的问题，这让我一下子就明白了为什么要做这些操作，而不是仅仅知道“怎么做”。 书中对EViews软件的讲解，更是细致入微。从数据的录入、格式转换，到各种统计分析模块的使用，每一个步骤都有详尽的截图和清晰的文字说明。我跟着书中的例子，尝试进行了一次时间序列数据的平稳性检验，并且成功地识别出了差分阶数。那种“按照说明就能成功”的体验，让我对EViews这款软件产生了浓厚的兴趣，也对自己的数据分析能力充满了信心。 更让我惊喜的是，这本书在讲解各种统计模型时，都会强调模型背后的经济学含义，以及模型的应用场景。这让我不再是被动地学习软件功能，而是主动地思考“我为什么需要使用这个模型？它能帮我解决什么问题？”。例如，在讲解面板数据模型时，作者就详细阐述了固定效应和随机效应模型在不同场景下的适用性，以及如何根据实际情况选择合适的模型。这种“理论与实践并重”的方式，让我对模型的理解更加深入，也能够更好地将所学知识应用于实际工作中。 书中提供的案例研究，更是这本书的“点睛之笔”。这些案例都非常贴合实际，而且作者在讲解案例时，会详细展示数据分析的整个过程，包括数据处理、模型构建、结果解释等。我甚至可以模仿案例中的分析思路，来处理我工作中遇到的实际数据，这让我感觉自己的学习成果得到了直接的验证。 从阅读体验上来说，这本书的排版设计也非常人性化。纸张质量好，印刷清晰，图片和表格的呈现也很规范。每个章节的结构都很清晰，方便查找信息。而且，作者在讲解一些难点时，会给出“小贴士”或者“注意事项”，这极大地减少了我在学习过程中可能遇到的困惑。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、语言生动于一体的优秀教材。它不仅为我提供了一个学习EViews软件的强大平台，更重要的是，它培养了我对数据分析的兴趣，提升了我解决实际问题的能力。我将会把这本书作为我的案头必备，并且向所有希望掌握数据分析技能的朋友强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，拿到《数据分析与EViews应用（第二版）》之前，我对EViews这款软件几乎一无所知，只知道它是一款用于统计分析的软件。然而，这本书的出现，让我彻底颠覆了之前的认知，它不仅让我学会了如何使用EViews，更让我领略了数据分析的魅力。 首先，这本书的入门门槛非常低，非常适合初学者。作者以非常通俗易懂的语言，逐步介绍了数据分析的基本概念和EViews软件的操作。从数据的录入、管理，到描述性统计量的计算，再到图表的绘制，每一个环节都讲解得非常细致。我记得我第一次跟着书里的例子，尝试对一份小样本数据进行描述性统计分析，并且生成了柱状图和散点图，那一刻，我感觉自己仿佛拥有了“点石成金”的能力。 书中对于回归分析的讲解，是我最喜欢的部分之一。作者不仅详细阐述了线性回归模型的原理、假设和适用条件，还非常深入地讲解了如何在EViews中进行回归分析，包括参数估计、模型检验、残差分析等。而且，书中还提供了丰富的案例，让我能够看到回归模型是如何在实际问题中应用的，例如如何分析影响商品销量的因素，如何预测房价走势等。这些案例让我对回归分析的理解更加深刻，也明白了它在经济学和金融学中的重要作用。 除了回归分析，这本书还涵盖了时间序列分析、面板数据模型等更高级的内容。虽然我目前还没有完全掌握这些高级模型，但通过阅读，我对它们有了初步的了解，也对EViews在这些领域的应用有了大致的认识。作者在讲解这些内容时，依然保持了清晰易懂的风格，并配以大量的实例，让我能够更好地理解这些复杂的模型。 这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅是在教授软件操作，更是在培养一种数据分析的思维方式。作者反复强调了数据分析的严谨性和逻辑性，告诫我们在解读数据和模型结果时，要避免主观臆断，要遵循科学的统计方法。书中对于统计假设的讲解，以及如何通过EViews进行假设检验，都让我受益匪浅。这让我明白，数据分析不仅仅是技术，更是一种严谨的科学态度。 从排版和设计上来说，这本书也做得非常出色。纸张质量很好，印刷清晰，图表清晰易懂。每个章节的结构都非常合理，标题和副标题的使用也很方便查找信息。而且，书中对于重要概念和公式的处理，也充分考虑了读者的阅读习惯，让阅读过程更加顺畅。 这本书为我提供了一个非常宝贵的学习平台，让我能够系统地学习数据分析的知识和EViews软件的应用。它让我从一个对数据分析感到迷茫的人，变成了一个对数据分析充满兴趣和信心的人。我将这本书视为我数据分析学习旅程中的“启明星”，它为我指明了方向，提供了方法，让我能够更加自信地探索数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据分析与EViews应用（第二版）》后，我最大的感受就是，这本书的作者一定是对EViews软件有着极其深厚的理解，并且真正懂得如何将复杂的技术问题“化繁为简”。作为一名非统计学专业出身，但却需要运用EViews进行研究的学者，这本书是我迄今为止遇到的最得心应手的教材。 这本书最让我称道的是其循序渐进的学习路径。作者并没有上来就抛出复杂的统计模型，而是从最基础的数据录入、管理和清洗开始讲起，每一个步骤都讲解得非常细致，生怕读者漏掉任何一个关键细节。我记得我第一次跟着书中的指示，将一份Excel表格导入EViews，并对其进行简单的描述性统计分析，那一刻，我感觉自己仿佛打通了数据分析的“任督二脉”。 在讲解计量经济学模型时，作者的处理方式更是让我眼前一亮。他并非简单地罗列公式和EViews的操作步骤，而是会先从模型背后的经济学含义出发，解释模型的构建逻辑和假设条件，然后再一步步引导读者如何在EViews中实现。例如，在讲解面板数据模型时，作者不仅清晰地解释了固定效应和随机效应的区别，还详细展示了如何通过EViews进行相应的估计、检验，以及如何解读结果。这种“知其所以然，方能用其所以然”的教学方式，让我对模型有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“输入代码、得到结果”的层面。 书中大量的案例研究，更是这本书的“灵魂”所在。这些案例都非常贴合实际，涵盖了宏观经济、微观经济、金融市场等多个领域。通过这些案例，我不仅看到了EViews在分析实际问题中的强大威力，更重要的是，我学会了如何将书本上的知识应用到我自己的研究中。我甚至可以对照着案例，尝试分析我论文中的数据，这为我的研究提供了非常宝贵的思路和方法。 另外，这本书对于统计假设的讲解也让我印象深刻。作者在介绍各种统计模型时，都会强调模型的假设条件，并详细讲解如何在EViews中进行相应的检验。这让我明白了，严谨的数据分析不仅仅是操作技巧，更是一种严谨的科学态度。理解和检验统计假设，是保证模型可靠性和结果有效性的关键。 从阅读体验上来说，这本书的排版设计也非常出色。纸张质量上乘，印刷清晰，文字大小适中，阅读起来非常舒适。图表和公式的呈现也非常规范美观，能够有效地辅助理解。而且，书中对于一些重要概念和操作技巧的强调，也做得非常到位，方便我回顾和查找。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、逻辑严谨于一体的优秀教材。它不仅为我提供了一个学习EViews软件的强大平台，更重要的是，它培养了我严谨的数据分析思维，提升了我解决实际问题的能力。我将这本书奉为圭臬，并且强烈推荐给所有希望深入学习数据分析和EViews的学者和研究者。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析与EViews应用（第二版）》简直是我近期最满意的技术书籍之一！作为一名非科班出身、但工作中又不得不与数据打交道的人，我一直在寻找一本既能深入讲解理论，又能提供实践指导的书。这本书完全满足了我的需求，甚至超出了我的预期。 首先，这本书的逻辑性和条理性令人称赞。作者并没有将EViews软件的功能一股脑地抛出来，而是将其巧妙地融入到整个数据分析的流程中。从数据导入、清洗，到描述性统计、可视化，再到各种统计模型（如回归、时间序列、面板数据）的构建、估计和检验，每一个环节都衔接得非常自然。我最喜欢的是书中在讲解一个模型之前，都会先对该模型背后的经济学或统计学原理进行清晰的阐述，然后再详细讲解如何在EViews中实现，以及如何解读结果。这种“理论先行，实践跟进”的方式，让我对每一个模型都有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“点点鼠标”的层面。 书中关于EViews操作的指导，可以说是非常详尽和易于模仿。大量的截图和细致的步骤说明，让我即使在没有人指导的情况下，也能一步步跟着完成操作。我特别欣赏作者在讲解一些相对复杂的操作时，会提前给出一些“小贴士”或者“注意事项”，这极大地减少了我在实践中可能遇到的困惑和错误。例如，在处理缺失值或者异常值时，书中提供的几种方法和EViews中的具体实现，都非常实用。 这本书的案例研究也让我印象深刻。作者选择了非常贴合实际的经济金融问题，例如股票收益率的分析、宏观经济指标的预测、企业财务状况的评估等等。通过这些案例，我不仅看到了EViews在解决实际问题中的强大能力，更重要的是，我学会了如何将书本上的知识迁移到我自己的工作中。我甚至可以对照着案例，尝试分析我工作中遇到的数据，这让我感觉自己的工作效率和分析能力都得到了提升。 除了软件操作和理论讲解，这本书还非常注重培养读者的分析思维。作者在书中反复强调了数据分析中的严谨性和批判性，提醒我们要警惕数据偏差、模型误用等问题。例如，在讲解相关性与因果性时，作者就通过生动的例子，让我深刻理解了两者的区别，以及在进行统计分析时，如何避免将相关性误读为因果性。这种对分析思维的培养，比单纯的学习软件功能更有价值。 从装帧和排版来看，这本书也做得非常用心。纸张质量好，印刷清晰，图片和表格的呈现都很规范。每个章节都有明确的标题和副标题，使得内容的查找和回顾变得非常便捷。我特别喜欢书中对重要概念和公式的加粗处理，以及对关键步骤的突出显示，这些细节都极大地提升了阅读体验。 总而言之，《数据分析与EViews应用（第二版）》是一本集理论深度、实践指导、案例丰富、分析思维培养于一体的优秀教材。它不仅能够帮助我熟练掌握EViews软件，更重要的是，它为我打开了数据分析的大门，让我能够更有信心地去探索和理解数据背后的世界。我强烈推荐给所有对数据分析感兴趣，并且希望系统学习EViews的朋友。

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还可以

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还可以

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本书的实用性较强，内容实用。没有繁琐的理论推导。

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好书，好！

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•方向简介

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理论方法，不错。值得阅读

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物美价廉，物流很快，非常方便

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不错不错

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