具体描述
半参数模型是微观计量经济学里的一个热门研究课题。本书针对半参数模型作出了如下贡献：
第一，修正了平均导数估计值的一些弱点。
第二，把部分红性模型的罗宾森（Robinson)方法推广到非线性模型。
第三，把半参数方法应用到失落数据问题。
第四，就特定模型计算了半参数估计值的上界。
第五，把半参数方法推广到时间序列。
第六，用半参数方法对计量经济学模型进行统计推断。
好的，这是一份关于《应用统计学与数据分析》的详细图书简介，内容侧重于现代数据科学方法、统计建模、以及软件工具的应用，完全不涉及计量经济学的内容。 --- 应用统计学与数据分析：从理论基础到实践建模 图书定价： 人民币 128.00 元 ISBN： 978-7-12345-678-9 作者： 张建国, 王晓梅 页数： 约 680 页（含大量图表与代码示例） 开本： 16 开 装帧： 胶订，平装 --- 内容简介 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动决策、创新和发现的核心资产。然而，原始数据的价值需要通过严谨的统计学原理和高效的数据分析技术才能被有效挖掘。《应用统计学与数据分析》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实践性的指南，跨越基础概率论的门槛，直击现代数据科学前沿的统计建模、机器学习基础以及专业数据处理流程。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和应用的实操性。我们坚信，只有深刻理解统计推断背后的原理，才能在面对复杂真实世界数据时做出稳健的判断和准确的预测。本书摒弃了仅关注单一模型或软件的局限性，致力于构建一个完整的“数据科学思维框架”——从数据采集、清洗、探索性分析（EDA），到模型选择、拟合、诊断，直至最终的报告撰写与结果解释。 第一部分：统计基础与数据准备（奠定基石） 本部分将快速回顾并深化读者对核心统计概念的理解，为后续高级建模做好准备。重点关注描述性统计的深度解读，超越简单的均值和标准差，探讨高阶矩、非参数度量以及数据分布的可视化表达。 概率论与分布重述： 强调大数定律、中心极限定理在实际抽样中的应用场景，详细讲解泊松、负二项、伽马、贝塔等在特定业务场景下的适用性。 推断性统计核心： 深入讲解假设检验的逻辑框架，包括 P 值、置信区间、功效分析（Power Analysis）的实际意义。重点区分频率学派与贝叶斯学派在推断上的差异及其在 A/B 测试设计中的应用。 数据预处理与清洗实战： 这是本书实践性的核心章节之一。涵盖缺失值（MCAR, MAR, NMAR）的识别与多重插补（Multiple Imputation）的实现；异常值（Outlier）的识别标准（如 IQR、Z-Score、LOF 等）及处理策略；数据转换（Box-Cox, Yeo-Johnson）和标准化/归一化的选择标准。 第二部分：经典线性模型与回归分析（模型构建的基石） 本部分是统计建模的支柱，侧重于对线性模型的深入理解，不仅教“如何拟合”，更教“如何诊断”和“如何改进”。 多元线性回归（MLR）精讲： 详细探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别（VIF、特征根分析）与处理（岭回归 Ridge, Lasso, Elastic Net）。 模型诊断的艺术： 彻底解析回归模型的残差分析，包括正态性、独立性、同方差性检验。重点讲解 Cook 距离、杠杆值等高影响点诊断工具，并提供诊断结果的可视化方法。 方差分析（ANOVA/ANCOVA）： 不仅停留在单因素方差分析，更深入探讨多因素交互效应的检验与解释，以及协方差分析（ANCOVA）中如何控制协变量的影响，实现更公平的模型比较。 第三部分：广义线性模型与非正态数据处理（拓宽应用边界） 真实世界的数据往往不服从正态分布（如计数、比例、时间生存数据）。本部分全面介绍处理这些复杂数据分布的统计工具。 广义线性模型（GLM）： 详细讲解链接函数（Link Function）和指数族分布（Exponential Family）的理论基础。 逻辑回归与Probit回归： 专注于二分类问题，包括 Odds Ratio 的解释、分类阈值的设定、ROC 曲线与 AUC 值的评估。 泊松回归与负二项回归： 针对计数数据（如事件发生次数），重点分析过度离散（Overdispersion）问题，并给出何时选用负二项模型的决策流程。 生存分析基础： 引入生存模型的基本概念，介绍 Kaplan-Meier 估计和 Cox 比例风险模型，适用于产品寿命、客户流失时间等分析场景。 第四部分：高级模型选择与机器学习统计基础（迈向预测） 本部分将统计学与现代预测建模方法相结合，侧重于模型评估的统计严谨性。 模型选择与比较： 系统梳理信息准则（AIC, BIC）在模型简化中的应用，以及交叉验证（Cross-Validation）方法的优劣比较（K-Fold, LOOCV）。 非参数统计方法： 介绍在样本量小或分布未知时适用的非参数检验（如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验）。 基础机器学习模型（统计视角）： 从统计推断的角度审视决策树（CART）、随机森林（Random Forest）和梯度提升模型（GBM）。重点讨论模型的可解释性（Feature Importance 的统计学基础）和偏差-方差权衡。 时间序列数据分析（入门）： 介绍时间序列数据的平稳性检验（ADF 检验）、自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的解读，以及 ARIMA/SARIMA 模型的构建逻辑。 第五部分：统计软件应用与可视化报告（实践操作） 本书所有理论和模型都配有R 语言和Python（使用 `statsmodels`, `scikit-learn` 库）的同步代码示例。读者可以立即将所学知识应用到真实数据集上。 数据可视化与报告： 强调统计图表在传达分析结果中的关键作用。介绍如何使用 `ggplot2` (R) 或 `Seaborn`/`Plotly` (Python) 创建高质量的诊断图和结果图，确保图表符合统计报告规范。 案例驱动学习： 书中穿插了金融风险建模、市场细分、质量控制、生物统计等多个领域的真实案例，展示如何选择正确的统计工具来解决特定的业务问题。 本书特色 1. 高度实践导向： 理论与代码并重，每一个关键概念都配有可复现的代码实现。 2. 全面覆盖现代分析需求： 涵盖了从传统推断到现代预测方法的完整统计工具箱。 3. 强调批判性思维： 引导读者超越“黑箱”操作，深入理解模型假设、评估指标的局限性以及如何对结果进行审慎的统计解释。 4. 严谨性与易读性的平衡： 复杂的数学推导被简化和图形化，确保非数学专业背景的读者也能扎实掌握核心概念。 目标读者 希望系统提升数据分析技能的数据分析师和商业智能（BI）专家。 需要掌握严谨统计建模方法的市场研究人员、运营管理人员。 理工科、商科高年级本科生及研究生，作为核心教材或参考书。 所有希望将统计学知识转化为实际数据洞察的专业人士。
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