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出版者:南京大学出版社

作者:王志涛 编

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2007-7

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787305048852

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 微观经济学
• 市场
• 供求
• 价格
• 消费者行为
• 生产者行为
• 资源配置
• 博弈论
• 福利经济学

现代统计学基础与应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代统计学知识体系，重点关注统计思维的建立、核心理论的理解以及在实际问题中的应用。 本书内容涵盖从基础的描述性统计到复杂的推断统计方法，并结合大量现实世界的案例和数据分析实践，帮助读者掌握利用数据做出理性决策的能力。 --- 第一部分：统计学的基石与描述性分析 第一章：统计学的本质与数据采集 本章首先探讨统计学的核心概念，包括总体、样本、参数与统计量之间的关系。我们将深入剖析数据在现代社会中的角色，并讨论不同类型的数据（定性数据与定量数据；离散型与连续型）的特征及其处理方式。 重点内容包括： 抽样方法的艺术： 随机抽样（简单随机、系统、分层、整群）的原理与适用场景，非概率抽样的局限性。 数据的质量与偏倚： 测量误差、选择性偏倚、响应偏倚等常见陷阱的识别与规避。 数据可视化的基础： 如何选择合适的图表类型（直方图、茎叶图、箱线图、散点图）来清晰地传达数据分布特征，避免误导性展示。 第二章：数据的集中趋势与分散程度 描述性统计是理解数据的起点。本章专注于量化数据的中心位置和离散程度。 集中趋势的度量： 均值、中位数和众数的计算、特点及其对异常值（outliers）的敏感性比较。何时应选用哪种度量指标，是本章的实践核心。 分散程度的衡量： 极差、四分位距（IQR）、方差和标准差的推导与解释。特别是对标准差的深入理解，它如何关联到数据的“典型”偏离程度。 相对位置的确定： Z-分数（标准分数）的计算及其在比较不同数据集中的标准化应用。 第三章：概率论基础：不确定性下的推理 概率论是统计推断的理论基础。本章将严格构建概率空间，为后续的推断打下坚实基础。 基本概率定律： 加法法则、乘法法则、条件概率和贝叶斯定理的逻辑结构。重点解析“独立事件”与“互斥事件”的辨析。 随机变量及其分布： 离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布）的定义、期望值（均值）和方差的计算。 关键的概率分布模型： 深入剖析正态分布（Normal Distribution）的特性，理解其在自然界和社会现象中的普遍性及其在统计推断中的中心地位。 --- 第二部分：统计推断的核心方法 第四章：抽样分布与中心极限定理 本章是连接描述性统计和推断统计的桥梁。理解抽样分布是进行假设检验和置信区间估计的前提。 大数定律与中心极限定理（CLT）： 详细阐述CLT的强大之处——无论原始总体分布如何，大样本均值的抽样分布趋于正态分布。这是统计推断能够成立的数学保证。 均值的抽样分布： 学习标准误差（Standard Error of the Mean）的计算及其对样本量的依赖关系。 其他统计量的抽样分布： 比例的抽样分布及其在估计总体比例中的应用。 第五章：置信区间估计：量化估计的精度 置信区间提供了一个区间范围，用于估计我们对总体参数的“猜想”的可靠程度。 置信区间的构造原理： 基于点估计、标准误差和临界值的构建框架。 总体均值（大样本与小样本）： 学习使用Z分布和t分布（Student's t-distribution）来构造总体均值的置信区间，何时切换到t分布的决策标准。 总体比例的置信区间： 如何基于样本比例估计和确定总体二项比例的区间。 区间宽度的控制： 探讨样本量、置信水平和标准差三者之间的平衡关系。 第六章：假设检验的逻辑框架 本章系统介绍统计检验的基本流程、原理和哲学基础。 假设检验的五步法： 提出原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），选择显著性水平（$alpha$），计算检验统计量，得出P值，并作出决策。 I型错误与II型错误： 深入理解两类错误的定义、概率（$alpha$和$eta$）以及统计功效（Power, $1-eta$）的重要性。 P值（P-value）的正确解读： 澄清P值并非备择假设为真的概率，而是基于原假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。 第七章：基于正态分布的参数检验 本章应用前述的检验框架，对单个或两个总体的均值进行检验。 单样本Z检验与t检验： 针对总体均值与已知常数或理论值进行比较。 双样本独立t检验： 比较两个独立群体的均值差异（包括方差齐性检验的重要性）。 配对样本t检验： 处理重复测量或匹配样本的设计，用于分析“变化量”的显著性。 --- 第三部分：扩展应用与回归分析 第八章：卡方（$chi^2$）检验：分析分类数据 当数据为分类变量时，卡方检验是分析其分布或关联性的主要工具。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 检验观测到的分类数据分布是否符合预期的理论分布。 独立性检验： 分析两个分类变量之间是否存在关联（通过列联表Contingency Table进行操作）。 非参数方法的初步介绍： 简要提及在不满足正态性或方差齐性假设时，非参数检验（如Wilcoxon秩和检验）的适用性。 第九章：简单线性回归：探索变量间的关系 回归分析是统计推断中最强大的工具之一，用于量化和预测变量间的线性关系。 散点图与相关系数： 引入皮尔逊相关系数（$r$）来衡量线性关系的强度与方向。 最小二乘法（OLS）： 推导回归线的截距和斜率，理解“最佳拟合线”的数学含义。 回归模型的解释与评估： 解释回归系数（斜率的实际意义），理解残差的性质，并使用决定系数（$R^2$）来衡量模型对变异的解释程度。 基于t检验的系数显著性检验： 检验斜率是否显著不为零，从而判断预测变量对因变量是否有统计学意义上的影响。 第十章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当需要比较三个或更多个总体的均值时，ANOVA提供了一种比多次t检验更有效且控制I型错误率的方法。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 检验一个分类因子（处理组）对一个连续响应变量的影响。核心思想是比较组间方差与组内方差的比值（F统计量）。 F分布的引入： 了解F分布的形态及其在方差比率检验中的作用。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 当ANOVA结果显示存在显著差异时，使用Tukey's HSD等方法来确定具体是哪几组之间存在差异。 --- 本书特色： 本书强调理论的严谨性与实践操作的结合。每章均附有详细的“统计思维挑战”案例，要求读者不仅要计算出结果，更要用业务或科学的语言解释结果的含义。配套章节提供使用主流统计软件（如R语言或Python Pandas/Statsmodels库）进行数据分析的步骤和代码示例，确保读者能够将学到的理论知识转化为实际的分析能力。通过本书的学习，读者将建立起一套完整的、现代化的统计分析思维框架。

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这本新近拜读的著作，着实让人耳目一新，它在探讨那些我们习以为常的经济现象时，展现出了一种极为细腻和深入的洞察力。作者仿佛是一位技艺精湛的匠人，将复杂的理论框架，通过一系列生动且贴近生活的案例，巧妙地编织成一张易于理解的网。尤其是在分析消费者行为决策的那几章，作者并未满足于传统的效用最大化假设，而是引入了行为经济学的视角，探讨了“有限理性”和“锚定效应”是如何在日常购物中悄然发挥作用的。我记得其中一个例子，关于超市货架上商品摆放顺序对购买量的影响，分析得入木三分，让我立刻反思了自己上周在杂货店里做出的那些“冲动”选择。这种将宏大理论与微小个体行为紧密结合的处理方式，极大地增强了阅读的沉浸感和实用价值，让人不禁感叹，原来我们每天在市场中做出的无数次“微小决定”，背后竟然蕴含着如此精妙的逻辑和结构。这本书的价值，不仅仅在于传授知识，更在于重塑读者观察世界的底层逻辑，提供了一套分析现实问题的强大工具箱。

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读完这本书后，我有一个强烈的感受，那就是作者在构建理论模型时的那种“求真”的执着。不同于市面上许多教科书那样，只是将既有的模型堆砌起来，本书的作者似乎更侧重于解释“为什么是这个模型”，以及“这个模型在现实中会遇到哪些局限性”。例如，在解释供需曲线的弹性时，作者并没有简单地给出数学公式，而是花了相当大的篇幅去讨论在不同文化背景和技术水平下，商品的价格敏感度是如何随时间演变的。特别令人印象深刻的是，书中对“外部性”问题的讨论，不仅停留在标准的污染成本外部化层面，还延伸到了知识产权的保护、社交媒体上的信息扩散效应等当代议题。这种与时俱进的论述，使得原本略显枯燥的经济学原理焕发出了新的生命力。虽然其中有些模型的推导过程需要读者具备一定的数学基础，但作者对每一步假设的详细阐述，确保了即便是初学者也能跟上思路，不会迷失在符号的迷宫之中。它提供了一种严谨而不失灵活性的学术态度。

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这本书的叙事风格，简直可以称得上是学术界的“清流”。它摒弃了那种一本正经、高高在上的说教口吻，转而采用了一种近乎于对话的平易近人的方式来引导读者。你可以清晰地感受到作者对这个学科怀有的那种深厚的学术热情，这种热情是具有感染力的。我尤其欣赏作者在处理那些经济学界长期存在的争议性话题时的平衡态度。比如，在讨论市场失灵的根源时，作者并没有急于将“政府干预”或“自由放任”中的任何一方树立为绝对真理，而是清晰地梳理了双方的论据和历史背景，引导读者自己去权衡不同政策工具的边际效用和潜在副作用。这种“不预设立场”的教学方法，极大地培养了批判性思维。当我合上书本时，我发现自己看待新闻中关于财政刺激或监管放松的报道时，视角变得更加多维和审慎，不再轻易被单一的论点所左右。这对于任何希望深入理解现代经济治理复杂性的人来说，都是一笔宝贵的财富。

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令人称奇的是，本书在内容编排上展现出一种高度的结构美感和逻辑上的递进性。它仿佛是按照一个精心设计的“认知升级路径”来引导读者的心智发展。开篇部分奠定的基础非常扎实，对稀缺性和选择的本质进行了深刻的哲学层面的探讨，这为后续所有工具和模型的建立提供了坚实的哲学基石。随后，章节之间的过渡衔接得天衣无缝，从个体选择到市场均衡，再到宏观层面的总量分析，每一步提升都感觉水到渠成，没有任何生硬的跳跃。例如，从解释帕累托最优到讨论福利经济学第一定理的严格证明，作者巧妙地利用了前面对“无形之手”的直观描述作为铺垫，使得复杂的证明过程读起来也变得合乎情理。这种由浅入深、层层递进的编排，使得读者在学习过程中能持续获得“我正在理解”的成就感，这对于保持长时间的阅读专注度至关重要，让人完全沉浸其中，难以自拔。

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坦白说，我最初对阅读这样一本理论性著作抱有一定的戒心，担心内容过于抽象而脱离实际。然而，这本书完全打消了我的疑虑。它不仅在理论上达到了极高的深度，更在应用层面上展现了惊人的广度和穿透力。作者在章节末尾设置的“现实案例分析”部分，简直是神来之笔。书中不仅分析了经典的垄断案例，更对新兴的数字平台经济中的定价策略和网络效应进行了细致入微的拆解，这些内容是我在其他同类书籍中很少能找到的深度分析。这种将古典理论的严谨性与当代商业实践的复杂性完美融合的能力，显示了作者深厚的学术功底和敏锐的时代洞察力。它不是一本停留在象牙塔里的书，而是可以被立即带到办公室、带到投资决策会议上去参考的实用工具。阅读它，就像是获得了一副能看穿市场迷雾的特殊眼镜，让人对经济世界的运作规律有了更清晰、更坚实的把握。

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