大样本理论基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美莱曼，E. L. 著

图书标签:

• 统计学
• 大样本理论
• 数理统计
• 概率论
• 统计推断
• 渐近理论
• 中心极限定理
• 统计估计
• 假设检验
• 统计模型

店铺： 巧艺图书专营店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787519220778

商品编码：28884200265

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名:大样本理论基础

定价：95.00元

售价：76.0元,便宜19.0元,折扣80

作者:(美)莱曼, E. L.

出版社：世界图书出版公司

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787519220778

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《大样本理论基础》是一部全面论述一阶大样本理论的经典教科书，是世界各国公认的统计专业研究生的*教材。书中讨论了大量的应用问题，包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进。本书内容深入浅出，学习者只需掌握微积分基础知识。各章*后有问题和练习，每节末有小结。

目录

作者介绍

E.L.Lehmann（莱曼, E. L.）是美国加利福尼亚大学教授，享誉世界，著有《大样本理论基础》《点估计理论》《测试统计假设》等图书。

文摘

序言

好的，这是一份关于“大样本理论基础”之外的其他图书的详细简介，力求内容详实、自然流畅，不含任何AI痕迹。 --- 《现代计量经济学：方法与应用》 本书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且注重实证的现代计量经济学知识体系。在全球经济日益复杂、数据爆炸式增长的背景下，计量经济学已不再仅仅是统计学在经济学领域的简单应用，而是发展成为一门高度专业化、工具精良的学科，用以分析因果关系、预测趋势并评估政策效果。本书避开基础的统计学回顾，直接聚焦于现代计量经济学的核心方法论及其在真实世界经济问题中的应用。 第一部分：计量经济学的现代基石与估计原理 本部分构建了理解高级计量方法的理论基础。我们首先深入探讨了线性回归模型的现代解读，重点超越了经典的OLS假设，引入了更具现实意义的弱工具变量（Weak Instruments）和异方差性（Heteroskedasticity）的稳健估计方法。传统的标准误计算被详尽替换为异方差一致标准误（HC）、聚类稳健标准误（Cluster-Robust SE）的推导与实际操作。 随后，我们详细阐述了广义矩估计（GMM）。GMM作为处理工具变量不充分、存在内生性问题的通用框架，其理论深度和灵活性是现代计量分析的基石。书中不仅推导了GMM估计量的渐近性质，还重点分析了Sargan/Hansen 检验的原理及其在模型设定检验中的关键作用。读者将清晰理解，在工具变量数量多于内生变量时，如何通过过度识别约束来检验工具变量的有效性。 第二部分：因果推断的核心：内生性与准实验方法 在经济学研究中，识别因果关系是核心挑战。本部分集中火力解决内生性（Endogeneity）问题，包括遗漏变量偏误、反向因果关系和测量误差。 工具变量（IV）方法的讨论被提升到新的高度。我们不再将IV视为一个简单的公式，而是深入探讨了有效工具变量的筛选标准、弱工具变量的危害（如$F$统计量的阈值），并详细比较了两阶段最小二乘法（2SLS）和间接最小二乘法（ILS）的适用场景。对于更复杂的非线性模型中的内生性问题，本书引入了非线性IV和GMM估计来解决。 现代计量经济学越来越依赖于“准实验”设计来模拟随机对照试验（RCT）。本书系统介绍了以下关键方法： 1. 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）：我们细致区分了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD），并重点阐述了带宽选择对估计量的偏差和方差的影响，强调了局部平均处理效应（LATE）的解释。 2. 双重差分（Difference-in-Differences, DiD）：本书强调平行趋势假设的检验与稳健化，并介绍了多期DiD模型，特别是利用Ashenfelter和Card (2009)框架来避免潜在的估计偏误。 3. 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：针对单个处理单元和多个控制单元的情形，本书详细介绍了SCM的构建过程，包括权重选择的优化目标，以及如何通过安慰剂检验（Placebo Tests）来评估干预效果的显著性。 第三部分：时间序列分析：金融与宏观经济学的工具箱 时间序列数据在金融市场和宏观经济学中无处不在，其特有的序列相关性和非平稳性要求特定的分析工具。 非平稳性检验与协整分析是本部分的核心。我们详细介绍了ADF检验、PP检验等单位根检验的实际操作与局限性。对于具有长期均衡关系的变量，本书深入探讨了格兰杰协整（Cointegration）的概念，并详细讲解了Engle-Granger两步法和Johansen协整检验，以识别变量间的长期均衡关系。 此外，向量自回归模型（VAR）被视为分析多个经济变量相互作用的基准模型。本书不仅覆盖了标准的VAR估计，还重点介绍了如何使用格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数（IRF）来分析冲击的动态传播路径。对于政策分析，结构化VAR（SVAR）的识别策略，如Cholesky分解、基于符号的限制（Sign Restrictions）的引入，被详尽阐述。 第四部分：面板数据与高维数据的挑战 面板数据（Panel Data）提供了跨个体和跨时间的观察，是控制不可观测异质性的有力工具。本书对面板模型的讨论超越了传统的固定效应（FE）和随机效应（RE）模型。 我们深入分析了FE模型的渐近性质，以及其如何自动控制了不随时间变化的个体效应。对于动态面板数据（即包含滞后被解释变量的面板模型），本书重点讲解了系统GMM（System GMM）估计器的必要性，并详细解释了Arellano-Bond估计的推导过程，包括其对工具变量有效性的Sargan/Hansen检验和对序列自相关的AR(p)检验。 在处理高维度数据（$N$大而$T$小，或反之）时，传统的估计方法面临挑战。本书引入了因子模型和共同相关性估计（Cross-Sectional Dependence, CSD）的校正方法，例如CIPS检验和面板数据中的稳健标准误估计，以应对现代大规模数据集中的复杂依赖结构。 结语 《现代计量经济学：方法与应用》旨在成为一本将理论严谨性与实证操作性完美结合的参考书。全书贯穿着对数据驱动的因果识别的执着追求，并辅以大量的R/Stata/Python代码示例，确保读者不仅理解“为什么”要使用某种方法，更能熟练掌握“如何”应用这些工具来解决实际的经济学难题。本书面向经济学研究生、高级本科生以及需要深入掌握前沿计量工具的从业研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本《大样本理论基础》的作者显然对概率论和数理统计的理解达到了一个非常深刻的层次，尤其是在处理那些超越了小样本限制的复杂模型时，其构建的理论框架清晰而严谨。我阅读时最大的感受是，作者并非仅仅停留在教科书式的定义和定理堆砌上，而是深入挖掘了中心极限定理、大数定律等核心工具在更广阔的统计推断场景中的实际效用和局限性。特别是关于一致性估计的收敛速度分析，书中详述了不同估计量在样本量趋于无穷时，误差衰减的速率差异，这对于追求高效率统计方法的科研人员来说，无疑提供了极具价值的视角。书中的许多推导过程都非常详尽，从基础的依概率收敛过渡到更强的几乎必然收敛，每一步的逻辑跳跃都得到了充分的解释和支撑，让人在跟随作者的思路时，能够建立起扎实且不易动摇的理论信心。对于任何想要在计量经济学、机器学习的统计学基础部分进行深入研究的人，这本书都是不可或缺的基石读物。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重应用研究的角度来看，这本书最大的价值在于其对“渐近效率”的深入剖析。作者并没有简单地将Cramér-Rao下界作为终点，而是花费大量篇幅探讨了诸如信息不等式的局限性，以及在非标准正则条件下如何定义和衡量估计量的效率。我尤其欣赏书中对有效性与稳健性之间权衡的讨论。很多时候，追求绝对的渐近效率会使模型变得过于脆弱，而这本书则提供了一套理论框架，来评估那些稍微牺牲了一点点效率但却能在更广泛模型空间中保持稳定性的估计方法。这种务实的学术态度，体现在书中对各种对比试验和蒙特卡洛模拟结果的理论解释上，使得抽象的数学结论能够被清晰地对接到实际的性能评估标准中去，对于优化统计建模流程，提供了宏观的理论指导。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，初次翻阅这本《大样本理论基础》时，我感到了一定的压力，因为它对读者的预备知识要求相当高，显然不是为统计学入门者准备的。然而，一旦适应了其严密的论证节奏，便能体会到其无与伦比的深度。书中对各种收敛性的精确量化，特别是对高阶矩的分析，揭示了统计推断中误差的“尾部”行为，这在构建高精度预测区间或进行假设检验的功效分析时，具有决定性的意义。我特别关注了其中关于M估计量渐近性质的章节，作者对Hessian矩阵的奇异性以及在非光滑目标函数下如何应用Delta方法进行了非常细致的梳理，这比我以往接触的任何教材都要深入和全面。对于那些在金融时间序列或高维数据分析领域挣扎的读者来说，书中提供的理论支撑，能够帮助我们跳出纯粹的数值拟合，回归到对模型有效性的本质思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的统计学教材那样侧重于“如何计算”，而是更聚焦于“为什么成立”。阅读体验就像是跟随一位经验丰富的统计学家进行了一次深入的学术漫步。作者非常擅长将抽象的数学概念与实际的统计问题巧妙地结合起来，使得那些原本可能显得枯燥的渐近理论变得生动起来。例如，在讨论非参数估计的渐近正态性时，书中引入了一些巧妙的辅助函数和不等式，这些工具的展示，充分体现了作者深厚的数学功底和清晰的逻辑组织能力。我特别欣赏书中对“例外情况”的探讨，很多教材会忽略那些边缘但重要的情形，而这本书却系统性地分析了当假设条件被轻微打破时，大样本结论会如何微妙地发生变化，这对于实践者构建稳健的统计模型至关重要。总而言之，它不仅仅是一本工具书，更像是一部关于统计思维精髓的论述。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计充满了学术的严谨感，每一个定理的提出都伴随着对历史背景和关键引用的简短说明，使得阅读过程充满了“溯源”的乐趣。我发现作者在介绍各种渐近分布（如卡方、F分布的推广）时，非常注重将它们与拉普拉斯变换或特征函数联系起来，这种跨学科的视角，极大地拓宽了我对概率工具灵活应用性的认识。更值得称赞的是，作者在处理异方差和序列相关性这些实际应用中常见的“不理想”情况时，所展现出的理论弹性。他没有回避这些复杂性，而是通过构造更精细的方差估计量（如HAC估计）来保证大样本推断的有效性，并且对这些修正方法背后的统计学原理进行了逻辑自洽的论证。这使得这本书不仅是理论的殿堂，更是通往复杂现实世界统计实践的坚实桥梁。