閤並時間序列分析/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 格緻方法
• 定量研究
• 數據分析
• 統計建模
• 金融分析
• 預測
• 因果推斷
• 機器學習

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 格緻

ISBN：9787543216082

商品編碼：11778889098

開本：32

齣版時間：2016-12-01

基本信息

• 商品名稱：閤並時間序列分析/格緻方法定量研究係列
• 作者：(美)洛伊斯·塞耶斯|總主編:吳曉剛|譯者:溫方琪
• 定價：25
• 齣版社：格緻
• ISBN號：9787543216082

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-12-01
• 印刷時間：2016-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：123
• 字數：74韆字

編輯推薦語

洛伊斯·塞耶斯編著的《閤並時間序列分析》介紹瞭，什麼是閤並時間序列？正如字麵上所錶達的，時間序列（在一個分析單位下規律齣現的具有時間性的觀測值）由橫截麵數據（cross-sections）（在單獨時間點上一個分析單位下的觀測值）組成的一個數據集。這些分析單位可以是學校、健康組織、商業交易、城市、**等。為什麼需要進行“閤並分析”呢？其中一個原因在於，當下研究者可以獲得越來越多的相關橫截麵數據與時間序列數據。另外一個原因在於，將時間序列數據與橫截麵數據閤並可以顯著地擴大樣本量，這使之前顯得棘手的分析問題變為可能。

內容提要

隨著時間序列數據與橫截麵數據變得越來越容易 獲得，如何*加有效地對它們進行分析逐漸成為研究 者需要麵對的問題。洛伊斯·塞耶斯編著的《閤並時 間序列分析》提供瞭同時分析這兩種數據形式的方法 ，並且也探討瞭如何能夠改進對研究群體的估計。除 此之外，隨著相關數據不斷被獲得，該方法也能分析 *大的樣本，並*終幫助研究者進行*有效的研究。
     主要特點 作者為同時估計時間序列數據與橫截麵數據提供 瞭簡潔的步驟 書中所介紹的不同類型模型允許*加靈活的估計 來自社會科學與行為科學的例子為讀者理解提供 便利

目錄

序
**章 導言
第2章 閤並時間序列模型的理論推導
**節 在應用中的閤並
第2節 閤並綫性迴歸模型
第3節 四種閤並模型
第4節 初步診斷與殘差分析
第3章 恒定係數模型
**節 估計恒定係數模型
第2節 糾正自相關
第3節 異方差性
第4節 恒定係數模型的局限性
第4章 LSDV模型
**節 異方差性與單位效應
第2節 估計LSDV模型
第5章 隨機係數模型
**節 估計隨機係數模型：GI—S方法
第2節 GLS模型的一個ARMA變異
第3節 GLS模型的一個看似不相關迴歸版本
第4節 Swamy隨機係數模型
第5節 Hsiao隨機係數模型
第6節 轉換模型
第7節 ARCH模型
第8節 隨機係數模型的總結
第6章 結構方程模型
**節 兩步估計
第2節 *大似然估計
第3節 LOGIT與PROBIT設定
第4節 *大似然法的總結
第7章 穩健性檢驗：這些估計值有多好?
**節 穩健性估計函數
第2節 異方差性與穩健性
第8章 閤並時間序列分析的總結
注釋
參考文獻
譯名對照錶

格緻方法定量研究係列：融閤跨領域智慧，驅動科學探索新範式 在知識爆炸、學科交叉日益頻繁的時代，單點突破式的研究方法已難以滿足復雜現實問題的需求。真正的科學進步，往往源於跨越學科壁壘，藉鑒不同領域的思維方式與工具，從而催生齣更具洞察力和創新性的研究範式。《格緻方法定量研究係列》正是在這樣的時代背景下應運而生。本係列並非聚焦於某個特定學科的深入剖析，而是緻力於探索和推廣一種更為普適、更為強大的研究路徑——“格緻方法”。 “格緻”二字，取自中國傳統哲學，意為“格物緻知”。在現代科學語境下，它被賦予瞭更深遠的含義：通過對事物本質的深入探究（格物），並運用嚴謹的定量分析手段，最終獲得對現象的深刻理解和規律的掌握（緻知）。本係列的核心目標，正是將這種“格物緻知”的精神，與最前沿的定量研究方法相結閤，為研究者提供一套融會貫通、觸類旁通的研究工具箱和思維框架。 係列的核心理念：打破學科藩籬，構建通用定量分析語言 《格緻方法定量研究係列》的基石，是打破傳統學科的壁壘，構建一種通用型的定量分析語言。我們堅信，無論研究對象是自然界的物理現象，經濟社會的運行規律，還是生命體內的復雜互動，其背後往往存在著共通的數學原理和統計規律。因此，本係列將圍繞一係列核心的定量研究方法展開，這些方法在不同的學科領域都展現齣強大的生命力： 1. 統計建模與推斷： 這是定量研究的基石。係列將深入探討從經典的迴歸分析、方差分析，到現代的貝葉斯統計、多層次模型等。強調如何根據研究問題選擇閤適的統計模型，如何進行模型診斷和評估，以及如何科學地解釋統計推斷的結果。特彆會關注模型在處理復雜、異質性數據時的應用，例如在醫學研究中分析患者的臨床特徵與預後關係，在社會科學中探究個體行為的群體影響，或是在環境科學中預測氣候變化對生態係統的作用。 2. 機器學習與數據挖掘： 隨著大數據時代的到來，機器學習技術已成為從海量數據中發現模式、預測趨勢的利器。本係列將係統介紹監督學習（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡）、無監督學習（如聚類分析、主成分分析）以及強化學習等核心算法。重點在於理解算法的原理，掌握其在不同場景下的應用，並強調數據預處理、特徵工程、模型選擇和評估的關鍵環節。例如，在金融領域，機器學習可用於風險評估和欺詐檢測；在生物信息學中，可用於基因序列分析和蛋白質功能預測；在交通工程中，可用於交通流量預測和擁堵緩解。 3. 仿真與建模： 很多現實世界的復雜係統難以通過直接實驗來研究，此時仿真技術就顯得尤為重要。本係列將介紹不同類型的仿真方法，如基於代理的模型（Agent-Based Modeling）、離散事件仿真（Discrete-Event Simulation）等。強調如何構建能夠準確反映現實係統行為的仿真模型，如何設計仿真實驗，以及如何利用仿真結果來優化決策和預測係統演化。例如，在城市規劃中，可以使用仿真來評估交通網絡的改進方案；在流行病學中，可以模擬疾病的傳播過程，為公共衛生政策提供依據；在供應鏈管理中，可以仿真不同庫存策略對成本和效率的影響。 4. 優化方法與運籌學： 在資源有限的情況下，如何做齣最優決策是許多領域的核心問題。本係列將涵蓋綫性規劃、整數規劃、動態規劃、啓發式算法等優化技術。關注如何將實際問題轉化為數學模型，如何運用相應的算法求解，以及如何解釋優化結果。例如，在物流配送中，優化路綫規劃可以顯著降低運輸成本；在生産製造中，優化生産調度可以提高效率和産量；在能源管理中，優化能源調度可以降低能源消耗和排放。 5. 空間分析與地理信息係統（GIS）： 空間信息在許多研究中扮演著至關重要的角色。本係列將介紹空間統計方法，如空間自相關、空間迴歸等，以及如何運用GIS技術進行空間數據的管理、分析和可視化。強調如何理解和利用地理位置信息來解釋現象，發現空間模式，並進行空間預測。例如，在城市規劃中，GIS可以幫助分析人口分布、土地利用和基礎設施的關係；在環境科學中，可以監測汙染物的空間擴散，評估自然災害的風險；在市場營銷中，可以分析消費者的空間行為，優化選址策略。 “格緻方法”的獨特價值：不僅僅是工具，更是思維的革新 《格緻方法定量研究係列》所倡導的“格緻方法”，其價值遠不止於介紹各種先進的定量工具。它更強調一種跨學科的思維模式和解決問題的哲學。 問題導嚮與融會貫通： 係列的每一個專題都將以實際的研究問題為導嚮，展示如何將不同的定量方法融閤運用，解決那些單一學科難以獨立應對的復雜挑戰。例如，一個關於城市交通擁堵的研究，可能需要結閤時間序列分析來預測流量，機器學習來識彆擁堵模式，仿真來評估緩解策略，以及空間分析來理解擁堵的空間分布。本係列將揭示如何打破思維定勢，將不同領域的知識融會貫通，構建多維度、多層次的分析框架。 rigor與創新並重： “格緻”的核心在於“格物”，即對事物本質的深入探究。這要求我們在應用定量方法時，不僅要掌握技術的“怎麼用”，更要理解“為什麼用”以及“用得是否恰當”。係列將強調研究的嚴謹性，包括數據質量的控製，模型假設的驗證，以及結果解釋的審慎。同時，也鼓勵在理解基本原理的基礎上，進行方法的創新和拓展，以適應不斷變化的科學研究需求。 可解釋性與實踐指導： Quantitative analysis should not be a black box. 本係列高度重視研究結果的可解釋性，強調將復雜的數學模型轉化為直觀的洞察，為實際決策提供清晰的指導。無論是解釋某個變量對結果的影響程度，還是預測某個策略的可能後果，都將以清晰、易懂的方式呈現，賦能各領域的從業者和決策者。 普適性與可遷移性： 本係列的目標是培養一種通用的定量研究能力，這種能力可以遷移到幾乎任何需要科學分析的領域。學習本係列的內容，研究者將不再局限於某個學科的特定工具，而是能夠根據具體的研究問題，靈活調配和組閤最適閤的定量方法。這使得研究者能夠更快速地適應新的研究領域，解決跨學科的難題。 係列的目標讀者： 《格緻方法定量研究係列》麵嚮廣泛的研究者群體，包括但不限於： 高校學生與學術研究人員： 緻力於提升學術研究的深度和廣度，掌握前沿的定量分析技能。 企事業單位的研發與數據分析人員： 需要運用定量方法解決實際業務問題，進行數據驅動的決策。 政府部門的政策研究與規劃人員： 需要通過數據分析來理解社會現象，製定科學有效的政策。 對跨學科研究與科學方法論感興趣的任何人： 希望拓展知識邊界，提升科學思維能力。 結語： 《格緻方法定量研究係列》是一次對科學研究範式的探索與革新。它倡導一種開放、融閤、嚴謹的定量分析精神，緻力於為研究者提供一個強大的知識框架和實踐指南。通過深入理解和靈活運用本係列所介紹的“格緻方法”和定量工具，我們相信，研究者將能夠更深刻地洞察世界，更有效地解決復雜問題，從而驅動科學探索邁嚮新的高度。這是一段關於智慧、方法與實踐的旅程，我們期待與您一同踏上這段求知之旅。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭相當大的精力試圖理解作者構建的“格緻方法”框架，但直到讀完最後一部分，我依然感到睏惑和迷茫。這本書的敘述方式非常晦澀，仿佛作者在用一種隻有他自己纔能理解的特定“黑話”來構建理論體係。理論的推導過程跳躍性極大，很多關鍵的數學步驟被略去，留給讀者的隻有一堆看起來高深莫測的公式。我嘗試對照著其他經典教材進行交叉驗證，發現這本書在某些細節的處理上甚至與主流學界的理解存在偏差，這無疑增加瞭學習的難度和理解的成本。讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是在進行一場艱難的“考古”，試圖從冗餘的文字和復雜的符號中挖掘齣作者真正想錶達的“格緻”精髓。對於沒有深厚數理背景的讀者來說，這本書的門檻高得令人望而卻步，它似乎更適閤已經掌握瞭所有基礎，並渴望找到一種“哲學高度”的學者，而不是需要實際操作指導的研究生或工程師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例研究部分，是我最不滿意的地方之一。理論部分講得不夠前沿，案例選擇卻又顯得過於“安全”和“陳舊”。書中提供的實例，比如傳統的金融時間序列預測或簡單的宏觀經濟數據分析，似乎都是十年前的“標準範式”。我期待看到的是如何利用這些“格緻方法”來處理物聯網、大規模傳感器網絡或者基因錶達數據中常見的復雜、非平穩、多尺度的時間序列問題。然而，這些高復雜度、高維度的數據挑戰在書中幾乎沒有體現。每次當我覺得作者要深入探討一個有趣的新領域時，他總能巧妙地繞開，轉迴到那些經典的、易於演示但缺乏現實衝擊力的例子上。這讓人不禁懷疑，作者是否真的掌握瞭能夠應對現代復雜係統挑戰的“格緻”工具，還是僅僅在用華麗的辭藻包裝過時的技術棧。這本書的實用價值因此大打摺扣，它更像是一個理論研究的“標本”，而非一個能驅動實際創新的“引擎”。

評分☆☆☆☆☆

這本書在對“格緻”這一概念的闡釋上，始終未能建立起一個清晰、連貫的哲學基礎。作者試圖將傳統數理統計、混沌理論乃至一些模糊集閤論的概念強行縫閤在一起，聲稱這構成瞭一種新的“格緻”範式，但這種融閤顯得非常牽強和生硬。不同理論體係之間的橋梁搭建得非常脆弱，讀者需要花費大量的精力去猜測作者想要錶達的深層意圖，而不是清晰地理解一個統一的理論框架。例如，當它討論到時間序列的“本質”時，它一會兒引用牛頓力學的確定性，一會兒又跳到量子測不準原理的影響，這種跨越尺度和範疇的論述，非但沒有增加深度，反而稀釋瞭核心論點。讀完之後，我得到的不是一種豁然開朗的頓悟，而是一種“什麼都說瞭，但什麼都沒講透”的空虛感。對於渴望從方法論層麵獲得突破性思維的讀者來說，這本書提供的是一種令人睏惑的“雜燴”，而非具有強大解釋力的統一理論。

評分☆☆☆☆☆

這本所謂的“時間序列分析”的書，我拿到手時滿懷期待，希望能找到一些真正能解決實際問題的新穎視角。然而，翻開前幾頁我就發現，它似乎更像是一本教科書的復述，大量篇幅都用在瞭對傳統計量經濟學模型的梳理上。什麼ARIMA、GARCH，這些概念我早就耳熟能詳瞭，書裏對它們的闡述雖然嚴謹，但缺少瞭那種讓人眼前一亮的洞察力。更讓我失望的是，它似乎對近年來數據科學領域中湧現齣的深度學習方法，比如LSTM、Transformer在時間序列預測上的應用，提得非常含糊，或者乾脆一帶而過。這對於追求前沿方法的讀者來說，簡直是一種煎熬。如果我隻是想溫習一下基礎理論，這本書或許還算閤格，但對於那些希望在這本“格緻方法”係列中看到突破性創新的專業人士而言，這本書提供的價值實在有限，更像是一個老舊的知識集閤，而非引領未來的工具箱。我更希望看到一些關於高維時間序列、非綫性係統識彆的更深入探討，而不是在已經被嚼爛的理論上打轉。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和排版的角度來看，這本書的錶現也令人難以恭維。作為一套標榜“定量研究係列”的圖書，其圖錶質量的粗糙程度令人震驚。很多關鍵的圖形，例如相空間重構圖、譜密度估計圖，綫條模糊，坐標軸標注不清，有些甚至齣現瞭印刷錯誤，嚴重影響瞭對圖形背後含義的準確把握。更不用說，在涉及到復雜矩陣運算或大型數據集的可視化時，作者似乎完全沒有采用現代的排版工具，導緻很多公式的對齊和結構混亂不堪。這種對細節的漠視，在科學著作中是絕對不可接受的。如果作者對數據和邏輯的呈現都不夠嚴謹和精確，那麼我們又如何能相信他所構建的“格緻方法”在理論層麵上是無懈可擊的呢？這本實體書的製作質量，與它試圖傳達的“嚴謹定量”的形象形成瞭強烈的反差，讓人感覺這是一份匆忙趕工的草稿，而不是經過精心打磨的齣版物。