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出版者:South-Western College Pub

作者:Jeffrey Wooldridge

出品人:

页数:912

译者:

出版时间:2015-10-8

价格:GBP 59.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781305270107

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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• 因果推断
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• 数据分析
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《统计学原理与应用：数据驱动的决策与分析》 一、 核心理念与目标读者 在信息爆炸的时代，理解和运用数据已成为各行各业不可或缺的核心能力。 《统计学原理与应用：数据驱动的决策与分析》旨在为读者提供一套严谨而实用的统计学知识体系，帮助他们掌握从数据中提取有价值信息、做出明智决策以及进行科学分析的方法。本书不仅关注统计学的理论基础，更强调其在实际问题解决中的应用，致力于培养读者成为能够自信地驾驭数据、洞察趋势、规避风险的专业人士。 本书的目标读者广泛，涵盖了： 商科及管理学专业的学生： 无论市场营销、金融、会计、人力资源还是战略管理，统计学都是理解消费者行为、评估投资风险、预测市场趋势、优化运营效率的基石。 经济学及社会科学领域的学者与研究人员： 掌握统计学工具对于进行实证研究、检验理论模型、分析社会现象至关重要。 理工科背景的从业者： 在工程、计算机科学、生命科学等领域，数据分析和统计建模在质量控制、算法优化、实验设计、生物信息学等方面扮演着关键角色。 任何希望提升数据素养的个人： 无论是初学者还是有一定基础的学习者，本书都提供了从入门到进阶的学习路径，帮助大家理解日常生活中的数据信息，做出更理性的个人决策。 二、 内容概览：构建坚实的理论基石与丰富的实践能力 本书内容围绕统计学的核心概念展开，并巧妙地融入了大量的实际案例和应用技巧。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的模型和分析方法。 第一部分：统计学的基石——理解数据的语言 1. 数据的世界：类型、收集与初步整理 数据类型： 区分定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据），进一步细分如名义、顺序、间隔、比率等尺度，理解不同数据类型的特性对后续分析方法选择的影响。 数据收集方法： 介绍抽样调查、实验设计等基本方法，探讨随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同抽样策略的优劣，以及如何设计有效的问卷和实验来获取高质量数据。 数据可视化： 强调可视化在数据探索中的重要性。学习使用各种图表，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，来直观地展示数据的分布、集中趋势、离散程度和潜在关系，为深入分析打下基础。 描述性统计： 学习计算和解释描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。理解这些指标如何概括数据的基本特征。 2. 概率论基础：量化不确定性 基本概率概念： 引入样本空间、事件、概率的定义，学习如何计算事件的概率，理解条件概率和独立事件的概念。 随机变量及其分布： 区分离散型和连续型随机变量，介绍重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布（高斯分布）、指数分布等。理解这些分布的特点及其在不同场景下的适用性。 期望与方差： 学习计算随机变量的期望（均值）和方差，理解它们在描述随机变量取值大小和离散程度上的意义。 第二部分：推断统计——从样本到总体的智慧 3. 抽样分布：连接样本与总体的桥梁 中心极限定理： 深入理解中心极限定理的强大力量，它如何解释为什么样本均值的分布趋近于正态分布，以及这对后续的统计推断意味着什么。 t分布、卡方分布与F分布： 介绍这些在统计推断中常用的分布，理解它们在不同统计量下的应用场景。 4. 参数估计：量化未知 点估计： 学习使用样本统计量来估计总体参数（如总体均值、总体比例、总体方差），理解估计量的优良性质（无偏性、一致性、有效性）。 区间估计： 学习构建置信区间，理解置信水平的含义，并学会如何根据具体情境（如已知或未知总体方差）选择合适的置信区间计算方法。 5. 假设检验：检验的艺术 基本原理： 掌握假设检验的基本流程，包括设定原假设（H0）和备择假设（H1），计算检验统计量，确定临界值或p值，并根据统计决策规则做出拒绝或不拒绝原假设的结论。 第一类错误与第二类错误： 理解并权衡犯错的风险，了解显著性水平（α）和统计功效（1-β）的含义。 常见的假设检验方法： 学习如何进行关于单个总体均值、比例、方差的假设检验，以及关于两个总体均值、比例、方差的比较检验（如t检验、z检验、卡方检验、F检验）。 第三部分：关联与预测——揭示数据间的奥秘 6. 相关与回归分析：探索变量间的关系 相关分析： 学习计算和解释相关系数，理解 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数的含义，以及如何判断两个变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 建立单一自变量与因变量之间的线性模型，学习最小二乘法原理，解释回归系数（截距和斜率）的意义，评估模型的拟合优度（决定系数R²），并进行预测。 多重线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型，学习如何选择合适的自变量，解释多个回归系数，处理多重共线性问题，以及进行模型诊断（残差分析）。 回归模型的扩展： 简要介绍非线性回归、逻辑回归（用于二分类因变量）等更高级的模型，为读者打开更广阔的分析视野。 7. 方差分析（ANOVA）：比较多个组的均值 单因素方差分析： 学习如何设计和分析实验，比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，理解F统计量在ANOVA中的作用。 多因素方差分析： 介绍如何分析多个因素对响应变量的影响，并考虑因素间的交互作用。 第四部分：进阶主题与实际应用 8. 时间序列分析入门：分析随时间变化的数据 基本概念： 引入趋势、季节性、周期性和随机波动等时间序列的基本构成要素。 平稳性与自相关： 理解时间序列的平稳性对建模的重要性，学习如何计算和解释自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。 经典模型： 介绍移动平均（MA）、自回归（AR）、自回归滑动平均（ARMA）模型，以及ARIMA模型，并简要说明其在预测中的应用。 9. 非参数统计：灵活的分析工具 何时使用非参数方法： 介绍当数据不满足参数方法的严格假设（如正态性）时，非参数统计的优势。 常用非参数检验： 介绍如 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验、Spearman 等级相关等常用的非参数方法，及其适用场景。 10. 统计软件的应用：从理论到实践的飞跃 常用统计软件介绍： 推荐并简要介绍R、Python (NumPy, SciPy, Pandas, Statsmodels)、SPSS、Stata等主流统计分析软件，强调它们在数据处理、统计分析和可视化方面的强大功能。 实际操作指导： 提供结合案例的代码示例或操作步骤，帮助读者将书中所学知识转化为实际操作能力，能够独立完成数据分析任务。 三、 本书的特色与优势 1. 理论与实践并重： 本书在讲解统计学原理的同时，大量引用真实世界的数据集和案例，使读者能够理解理论是如何应用于解决实际问题的。 2. 循序渐进的教学设计： 从最基础的概念开始，逐步引导读者深入更复杂的统计方法，确保不同基础的读者都能有效地学习。 3. 清晰的逻辑结构： 全书按照清晰的逻辑线索组织内容，从描述性统计到推断统计，再到建模与预测，形成完整的知识体系。 4. 强调统计思维： 除了传授统计工具，本书更注重培养读者的统计思维能力，即如何批判性地看待数据、如何设计合理的实验、如何解释统计结果并避免常见误区。 5. 易于理解的语言： 尽管涉及复杂的统计概念，本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐述，并辅以图表和生动例子，降低学习难度。 6. 面向未来的技能： 掌握本书内容，将使读者具备在数据驱动时代脱颖而出的关键技能，无论是学术研究还是职业发展，都将受益匪浅。 四、 结语 《统计学原理与应用：数据驱动的决策与分析》是您通往数据世界的一扇大门。它将帮助您拨开数据迷雾，理解隐藏在数字背后的规律，做出更科学、更明智的决策。我们相信，通过学习本书，您将能够自信地驾驭数据，成为一名真正的数据驱动者。

评分☆☆☆☆☆

书本身当然是没问题的 但是要提示一下想买英文原版的人 这个引进版删除了附录A-D，其中很多内容我觉得还是挺重要的~ 其次，有的chapter可能前言比较长，出版社就删除了第一页，但这有时会导致该chapter第一个equation也顺带着被删除了，大家一定要留意。 至于第六版英文原版现...  

评分☆☆☆☆☆

题记 IV，也就是工具变量模型，是研究如何利用工具变量来解决模型中出现的随机解释变量问题，其是西方计量经济学最近一个较为热门的研究领域。这是我在英国读研时在学习IV时的随笔，用来聊以自慰。该随笔的灵感很大一部分来自于伍德里奇的《计量经济学导论》。由于写得非常浅薄...  

评分☆☆☆☆☆

这是一本老师和同学都极力推荐的书 可是自己硬是啃不动 一方面是大部头看着就觉得心里发毛 另一方面是数学功底的欠缺让自己看得实在吃力 学习计量看来还是得选择符合自己的方法 目前而言，做一个小研究，学会一种方法，这种散兵作战的方式还是比较合适的。 至于这本大部头，...

评分☆☆☆☆☆

其实主要内容就是Multiple Regression Analysis。内容经典，听说是国内许多经济系的课本。 理论性偏强，不够实用化。不过从另一方面来讲，范例讲的都比较明白。 强烈推荐附录里关于“如何做实证研究”的指南文章。完全是DIY研究的完整的to do list啊！以后做研究就照着这上面...  

评分☆☆☆☆☆

高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...  

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我是一个对纯理论感到头疼的学习者，因此我对计量经济学教材的“亲和力”要求很高。这本书带给我的最大惊喜，就是它将严谨性与可读性完美地融合在了一起。作者似乎深谙我们这些非数学专业背景读者的困境，在引入复杂概念时，总是先提供一个清晰的、不涉及过多数学符号的直觉解释，然后再逐步引入数学证明。例如，在解释最大似然估计（MLE）时，他首先通过一个生活化的例子说明了“最大化观测到数据的概率”这一核心思想，这比直接抛出对数似然函数要有效得多。我个人认为，这本书的精髓在于其对“因果推断”这一核心主题的持续关注。它始终在提醒读者，我们做的很多工作，最终目的都是为了更可靠地回答“A是否导致了B”这样的问题，而不是仅仅为了得到一组拟合优美的R方。这种哲学层面的引导，使得学习过程不再是机械的计算，而更像是一场严谨的科学探究。

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作为一本工具书，这本书的实用性和参考价值是无可挑剔的。它不仅仅是一本教材，更像是一本可以随时翻阅的“计量经济学操作手册”。不同于那些只停留在理论层面的著作，这本书在每一种模型讲解完毕后，都会非常务实地指导读者如何在主流的统计软件（比如R或Stata）中实现对应的估计和检验。我发现自己很多次在遇到一个具体的数据问题时，都能迅速在书中找到对应章节，并根据作者提供的步骤清晰地操作出来。最让我印象深刻的是其对模型设定的讨论，作者反复强调“模型是经济理论的延伸，而不是数学的狂欢”，这种对经济学基本原理的尊重贯穿始终。通过这本书的学习，我不仅巩固了传统的计量知识，更重要的是，我建立起了一套识别问题、选择模型、检验假设、解释结果的完整流程。这本书为我打开了一扇通往更精确、更科学的经济分析世界的大门，其带来的启发远超了一般教科书的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种简约中带着一丝严谨的风格，让人一看就知道这不是一本泛泛而谈的普及读物。初捧此书，我对于计量经济学这门看似枯燥的学科，立刻产生了一种探究的欲望。作者的叙述方式非常引人入胜，他似乎懂得如何将那些复杂的数学公式和统计模型，用一种近乎讲故事的方式娓娓道来。尤其是开篇对数据驱动决策重要性的强调，让我深刻体会到，在当今这个大数据时代，掌握计量分析工具已不再是一种选择，而是一种必需。书中对基础回归分析的阐述详尽而透彻，从理论假设到实际操作中的潜在陷阱，无一不顾及。我特别欣赏作者在讲解残差分析时所采用的直观类比，仿佛那些抽象的误差项一下子变得触手可及，这极大地增强了我的学习信心。整本书的逻辑脉络清晰得如同精心铺设的轨道，引导着读者一步步深入到更复杂的模型构建之中，绝无那种让人迷失方向的跳跃感。阅读过程中，我时不时会停下来，结合自己工作中的一些实际案例去思考如何应用书中的方法，这种理论与实践的交织，使得学习过程充满了乐趣和成就感。

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拿到这本书后，我首先关注的是它在覆盖范围上的广度和深度。老实说，市面上关于计量经济学的教材汗牛充栋，但很多要么过于侧重理论推导而忽略了实际应用，要么就是案例陈旧、方法落后。这本书在这方面做得相当出色。它并没有满足于仅仅讲解经典的OLS模型，而是迅速将读者引向了更具现实意义的工具变量（IV）和面板数据模型。我惊喜地发现，作者在解释内生性问题时，不仅仅是给出了数学定义，更是结合了大量的经济学背景知识来剖析其产生的根源，这一点对于理解“为什么我们需要这种方法”至关重要。书中对时间序列分析的章节处理得尤为精彩，对单位根检验和协整关系的介绍，清晰地展现了处理非平稳数据时的思维框架。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“延伸阅读”和“软件应用”部分，这为希望进一步深造或立即投入实践的读者提供了宝贵的资源。这本书的排版也值得称赞，公式的排布清晰易读，图表的制作精良，完全避免了那种拥挤不堪、令人望而生畏的感觉。

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这本书的价值，尤其体现在它对现代计量经济学前沿课题的捕捉和处理上。在很多传统教材中，关于微观计量和面板数据的高级方法往往一笔带过，但在这本书里，无论是DID（双重差分）还是RDD（断点回归），都被给予了足够的篇幅进行细致入微的讲解。作者不仅详细阐述了这些方法的识别假设，更重要的是，他还探讨了在实际应用中，如何检验这些假设是否被满足，以及当假设被违反时该如何进行补救。我记得有一章专门讨论了异方差和序列相关问题，作者的讲解清晰地指出了标准误估计偏差的后果，并系统地介绍了使用稳健标准误和广义最小二乘法（GLS）的适用场景。对于希望进行前沿研究的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实而现代的知识基石。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习一套工具，更是在学习一种批判性思考经济现象的思维方式，这对于学术训练来说是无价的。

评分☆☆☆☆☆

清晰而系统并配有简明实例，和John Hull那本选择与未来一样可以称为领域内的圣经。

评分☆☆☆☆☆

相比其他初级计量教材，本书提供了海量的案例，贴近实证分析的需要。

评分☆☆☆☆☆

至今最喜欢的教材。知识框架清晰，内容深入浅出，从入门学生到资深导师都可使用，分分钟拯救数学废物，排版装帧还特漂亮！以及统计学相关东西，大概因为泊来概念，英文阅读会比中文简短易懂很多。

评分☆☆☆☆☆

至今最喜欢的教材。知识框架清晰，内容深入浅出，从入门学生到资深导师都可使用，分分钟拯救数学废物，排版装帧还特漂亮！以及统计学相关东西，大概因为泊来概念，英文阅读会比中文简短易懂很多。

评分☆☆☆☆☆

Terminologies in the book are clearly explained.