概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈希孺 著

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
• 教材
• 概率
• 统计
• 学术
• 理工科

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312018381

商品编码：25567127289

出版时间：2009-02-01

作  者:编者:孺 著作 定  价:48 出 版 社:中国科学技术大学出版社 出版日期:2009年02月01日 页  数:385 装  帧:平装 ISBN:9787312018381 ●暂无

内容简介

暂无

《现代计量经济学：理论与应用》 内容简介 本书深入探讨了现代计量经济学的核心理论与实际应用，旨在为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的学习框架。我们精心编排了内容，力求将严谨的数学推导、直观的经济学解释以及丰富的实证案例相结合，使读者能够深刻理解计量经济学工具的强大之处，并将其灵活运用于分析复杂的经济现象。 第一部分：计量经济学基础回顾与发展 本部分首先回顾了计量经济学的基本概念和方法，为后续更深入的学习打下坚实基础。我们将从经典的回归分析入手，详细阐述普通最小二乘法（OLS）的原理、假设、推断以及其在单方程模型中的应用。在此基础上，我们将深入探讨OLS方法的局限性，如内生性问题（遗漏变量、测量误差、联立方程）、异方差、序列相关等，并引入相应的纠正方法，如工具变量法（IV）、广义矩估计量（GMM）、异方差一致性估计量（White estimator）、稳健标准误等。 此外，我们还将介绍时间序列分析的基础知识，包括平稳性、自相关、偏自相关、ARIMA模型等。这部分内容将为理解宏观经济数据、金融市场波动等动态过程提供关键的分析工具。我们也会触及面板数据分析，介绍固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），以及如何利用面板数据捕捉个体异质性和时间异质性，这对于分析企业行为、区域经济发展等问题至关重要。 第二部分：现代计量经济学前沿理论 进入第二部分，我们将聚焦于现代计量经济学的前沿理论和技术，这些方法在应对更复杂、更具挑战性的经济问题时显得尤为重要。 因果推断的计量方法： 在经济学研究中，区分相关与因果是核心难题。本书将系统介绍多种强大的因果推断方法。首先，我们将深入讲解断点回归设计（RDD），阐述其如何利用政策或项目实施的临界点来识别因果效应。接着，我们将详细介绍双重差分法（DID），讲解其如何通过比较处理组和对照组在政策实施前后的变化差异来估计平均处理效应。此外，倾向得分匹配法（PSM）也将得到详尽的介绍，说明如何通过构建匹配样本来克服选择偏差。最后，我们将探讨工具变量法（IV）的更高级应用，包括两阶段最小二乘法（2SLS）和更为复杂的GMM估计量，以及如何进行IV模型的有效性检验。 非参数和半参数计量方法： 随着数据维度的增加和复杂性的提升，传统的参数模型可能无法充分捕捉数据中的信息。本部分将介绍核密度估计（Kernel Density Estimation）和局部多项式回归（Local Polynomial Regression）等非参数方法，帮助读者理解如何估计数据的概率分布和回归函数，而无需预设其具体形式。同时，我们也将介绍半参数模型，如分位数回归（Quantile Regression），它能够提供比条件均值模型更丰富的信息，揭示自变量对因变量分布不同部分的影响。 处理效应的深入探讨： 在因果推断的框架下，我们将进一步细化对平均处理效应（ATE）、局部平均处理效应（LATE）以及条件平均处理效应（CATE）的理解。本书将详细阐述不同估计量在识别这些不同效应时的优势与局限，并指导读者如何根据研究问题选择最合适的处理效应估计方法。 机器学习在计量经济学中的应用： 机器学习技术正在深刻地改变着计量经济学研究。本部分将介绍一些与计量经济学紧密相关的机器学习算法，如 Lasso回归和 Ridge回归在变量选择和正则化中的应用，决策树和随机森林在模型构建和预测中的优势。我们将重点讲解如何将这些机器学习工具用于高维数据分析和预测模型的构建，并探讨如何从机器学习模型的预测能力中提炼出具有经济学解释力的因果推断。 结构性模型与动态模型： 对于理解经济系统的内在运行机制，结构性模型至关重要。本书将介绍结构性方程模型（SEM）的基本思想，以及如何在计量模型中嵌入经济学理论来识别和估计模型的结构参数。同时，我们也将深入探讨动态随机一般均衡（DSGE）模型的计量经济学估计方法，这对于理解宏观经济政策的影响和经济周期的形成具有重要意义。 第三部分：计量经济学在各领域的实证应用 理论的生命力在于实践。第三部分将通过大量的实证案例，展示计量经济学工具在不同经济领域的广泛应用，帮助读者将所学知识融会贯通。 微观计量经济学应用： 我们将探讨劳动经济学中的应用，例如使用DID估计教育水平对工资的影响，或使用RDD分析最低工资政策的就业效应。在公司金融领域，我们将使用面板数据模型研究公司治理结构对企业绩效的影响，或利用工具变量法识别资本结构对企业价值的因果效应。在发展经济学中，我们将展示如何运用PSM分析扶贫项目对家庭收入的影响，或使用DID评估基础设施投资对区域经济增长的带动作用。 宏观计量经济学应用： 在宏观经济学领域，我们将介绍如何使用时间序列模型（如VAR模型、VECM模型）来分析宏观经济变量之间的动态关系，如货币政策对通货膨胀和产出的影响。我们将研究金融计量学，包括波动率建模（ARCH, GARCH模型）、资产定价模型的估计与检验，以及如何利用计量方法分析金融市场的风险。 其他前沿应用领域： 本书还将涉及环境经济学中的政策评估，如如何评估碳税对能源消费的影响；健康经济学中的医疗服务需求分析；行为经济学中的实验设计与计量分析；以及公共经济学中的税收政策效应评估等。 第四部分：计量经济学软件应用与案例分析 为了使本书更具实践性，我们将在每个部分穿插介绍如何在主流计量经济学软件（如 Stata, R, Python）中实现相应的分析方法。本书将提供具体的代码示例和操作指南，帮助读者快速上手，独立完成数据分析。 此外，本书将精选一系列经典的、具有代表性的计量经济学研究案例，从问题提出、模型构建、数据收集、实证分析到结果解释，全程展示研究的严谨过程。这些案例将涵盖不同领域、不同方法，为读者提供生动的学习范本。 学习目标 完成本书的学习后，读者将能够： 1. 掌握计量经济学的基本理论和方法， 并深刻理解其数学原理和经济学含义。 2. 熟练运用多种计量经济学模型和技术， 包括回归分析、时间序列、面板数据、因果推断、机器学习等，以分析各种经济问题。 3. 具备独立进行计量经济学实证研究的能力， 从数据收集、清洗，到模型选择、估计、检验，再到结果解释和政策建议。 4. 理解并应用现代计量经济学前沿方法， 能够解决更复杂、更具挑战性的经济学研究问题。 5. 熟练掌握至少一种主流计量经济学软件， 并能将其应用于实际数据分析。 6. 批判性地阅读和评价计量经济学研究论文， 辨别研究方法的优劣和结论的可信度。 本书适合经济学、金融学、管理学、统计学等相关专业的本科生、研究生，以及对计量经济学有浓厚兴趣的社会科学研究者和实践者。无论您是希望系统学习计量经济学理论，还是渴望掌握实用的数据分析技能，本书都将是您宝贵的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读过程中，最深刻的感受是作者在处理统计推断部分时，展现出的逻辑严谨性和思维的深度。这本书并没有将点估计和区间估计割裂开来，而是将它们有机地联系在一起，解释了点估计的局限性以及为什么我们需要区间估计来提供更可靠的信息。特别是关于参数估计的章节，作者详细介绍了最大似然估计法，并用清晰的推导过程展示了如何利用观测数据来寻找最有可能的参数值。我发现，书中在解释最大似然函数时，并没有直接给出复杂的数学公式，而是先通过一个简单的例子，比如抛硬币的成功次数，来帮助理解似然函数的概念，即“在给定参数下，观测到当前数据的概率”。这种由简入繁的教学方法，大大提升了学习效率。而对于假设检验，作者更是花费了大量的篇幅来阐述其基本原理，包括原假设、备择假设、检验统计量、p值以及显著性水平等核心概念。我尤其欣赏书中对p值含义的解释，它清楚地说明了p值是“在原假设为真的前提下，得到当前观察结果或更极端结果的概率”。这对于我正确理解和应用假设检验至关重要。书中还提供了多种假设检验的方法，比如t检验、卡方检验等，并给出了相应的适用条件和计算步骤，让我能够根据实际问题选择合适的检验方法。这本书的讲解，让我看到了统计推断的强大之处，以及如何运用它来做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇的初学者，我一直在寻找一本能够帮助我入门的优秀教材。这本书正好满足了我的需求。它没有一开始就抛出晦涩难懂的定义，而是从最基础的统计学概念开始，循序渐进地讲解。比如，在介绍描述性统计时，作者先用生活化的例子，比如班级考试成绩的平均分、中位数、标准差，来解释这些统计量的意义，让我立刻感受到了统计学在日常生活中的应用。然后，再逐步引入更专业的术语和计算方法。最让我惊喜的是，书中对于抽样分布的讲解，作者花了大量的篇幅来解释中心极限定理是如何工作的，以及为什么它在统计推断中如此重要。通过图示和简单的模拟，我仿佛亲眼看到，即使原始数据的分布很不规则，样本均值的分布也会趋于正态。这让我对统计推断的可靠性有了更深的认识。此外，书中关于置信区间的讲解也相当清晰，作者不仅给出了计算公式，更重要的是解释了置信区间的实际含义，以及如何正确解读置信区间。我曾一度对“95%的置信度”感到困惑，但读完书中的解释，我终于明白了它并不是指“有95%的概率这个区间的真实值”，而是指“如果我们重复进行很多次抽样和计算，大约有95%的区间会包含真实的总体参数”。这种细致入微的解释，对于避免常见的统计误解非常有帮助。这本书让我觉得，统计学并非遥不可及，而是可以通过系统的学习和理解来掌握的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，是对数理统计中“模型”概念的深刻理解。作者并没有将概率模型视为抽象的数学工具，而是反复强调其在描述现实世界中的重要作用。例如，在引入回归分析时，书中并没有直接给出最小二乘法的公式，而是先从“我们能否找到一个线性关系来描述两个变量之间的联系”这个直观的问题入手，然后引出线性模型。作者通过大量的图示，展示了不同拟合优度下的散点图和回归线，让我能够直观地感受到模型的拟合效果。特别是在讲解残差分析时，作者详细阐述了如何通过分析残差来判断模型是否合理，以及是否需要对模型进行修正。这让我意识到，建立一个模型只是第一步，更重要的是要懂得如何去评估和改进它。书中对于回归模型中各种假设的阐述也非常到位，比如误差项的独立同分布、方差齐性等，并解释了如果这些假设不满足，会对回归结果产生怎样的影响。这让我对回归分析的严谨性有了更深的认识。此外，书中还涉及到一些更高级的统计模型，比如方差分析，作者用生动的实验设计例子，比如比较不同施肥方案对作物产量的影响，来解释方差分析的原理和应用。这本书的讲解，让我不再视模型为枯燥的公式，而是将其看作是理解和解释现实世界现象的有力工具，极大地激发了我进一步探索数理统计的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有过多花哨的插图，只用了深蓝色的背景衬托着书名和作者的名字，传递出一种严谨、专业的学术氛围。拿到手里，份量十足，厚实的纸张和精良的装订都让人感觉物有所值。翻开第一页，清晰的排版和规范的字体立刻吸引了我的注意，这对于需要长时间阅读和查阅的理工科书籍来说至关重要。书中公式推导的步骤非常详尽，几乎每一步都给出了清晰的解释，即使是初学者也能比较容易地理解其中的逻辑。作者似乎非常善于从直观的角度来阐释抽象的概念，这一点在我阅读关于随机变量分布的章节时尤为明显。他并没有上来就给出复杂的数学定义，而是先通过一些生动的例子来引导读者建立感性认识，然后再逐步引入严谨的数学表述。这使得我在阅读过程中不至于感到枯燥乏味，而是能够保持学习的兴趣。我尤其欣赏书中对一些经典统计方法的应用案例分析，这些案例贴近实际，能够帮助我理解理论知识如何在现实世界中发挥作用。例如，在讲解假设检验时，书中就提供了一个关于产品质量控制的实际案例，详细展示了如何运用所学知识来判断一批产品是否合格，这对于我未来在工作中应用这些理论非常有启发。整体而言，这本书在知识的呈现方式上，兼顾了理论的严谨性和学习的易懂性，对于想要系统学习概率论与数理统计的读者来说，无疑是一个非常好的选择。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的数学教材，其魅力在于能够将抽象的数学语言转化为清晰易懂的逻辑叙事。这本书在这一点上做得相当出色。书中对于概率的基本公理，比如柯尔莫哥洛夫公理，并没有简单地罗列出来，而是通过对事件发生可能性的层层递进的思考，巧妙地引导读者自然而然地接受这些公理。这种“水到渠成”式的讲解方式，极大地降低了初学者的理解门槛。我特别喜欢书中关于条件概率和独立性部分的论述，作者用了大量的类比和图像来解释这些概念，比如用掷骰子和抽牌的例子来区分不同类型的事件，这让我对这些核心概念有了深刻的理解。更难得的是，书中并没有止步于理论的介绍，而是花了相当大的篇幅来讲解各种概率分布，从离散的伯努利、二项分布，到连续的正态分布、指数分布，作者都给出了详细的性质、期望、方差以及应用场景。我个人觉得，这是这本书最大的亮点之一，它让我不再是孤立地记忆一个个公式，而是能够理解它们代表的实际意义和应用范围。书中的习题设计也很有梯度，从基础的计算题到一些需要综合运用知识的思考题，能够有效地检验学习效果。我尝试做了一些习题，发现那些之前觉得难以理解的概念，在通过练习巩固后，变得清晰起来。总的来说，这本书在理论讲解的深度和广度上都表现不俗，同时又注重学习的趣味性和实用性，是一本值得反复研读的教材。