Basic Econometrics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Gujarati, Damodar N.

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:

价格:1023.21元

装帧:Pap

isbn号码:9780072427929

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
Basic Econometrics
Statistics
Regression Analysis
Econometric Modeling
Data Analysis
Quantitative Economics
Applied Econometrics
Introductory Econometrics
Economic Modeling

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具体描述

《跨越鸿沟：从新手到专业的数据分析师》图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心动力。然而，原始数据本身并不能直接转化为洞察。如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，并构建可靠的预测模型，是现代商业、科学研究乃至日常决策中的关键挑战。本书正是为此目的而设计，它旨在为那些希望系统掌握数据分析与建模技能的读者提供一座坚实的桥梁——一座从基础统计概念到复杂多元模型，再到实际应用与解读的全面指南。本书并非一本理论堆砌的教材，而是一本强调实践操作与批判性思维培养的工具书。我们深知，许多读者在初涉数据分析领域时，常常被晦涩的数学公式和抽象的概念所困扰。因此，本书采取了一种“由浅入深，注重直觉理解”的编写策略，力求用最清晰的语言解释复杂的统计学原理，并通过大量的实际案例演示其应用过程。第一部分：数据分析的基石——从描述到推断本部分聚焦于构建坚实的分析基础。我们首先探讨数据的类型、测量尺度及其在不同情境下的意义。随后，我们将深入讲解描述性统计学的核心工具，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的评估（方差、标准差、四分位数）。理解这些基础指标是进行任何高级分析的前提。更关键的是，我们将引入推断性统计学的概念。在真实世界中，我们往往只能接触到样本数据，如何利用样本信息对总体特征做出可靠的推断？本书详细解释了抽样分布、中心极限定理的重要性，并系统阐述了置信区间和假设检验的基本逻辑。我们着重强调了P值和统计显著性的正确解读，避免了常见的误解，引导读者建立严谨的科学判断体系。在这里，我们将超越简单的公式套用，探讨不同检验方法（如T检验、方差分析ANOVA）背后的适用场景和内在逻辑。第二部分：回归分析的艺术——建模与预测的核心技术回归分析无疑是数据分析领域最为强大和广泛使用的工具集。本书将回归分析的讲解划分为递进的层次。线性模型的深入剖析：我们从最基础的简单线性回归开始，详细解析最小二乘法的几何意义及其统计学假设（如残差的正态性、同方差性、独立性）。随后，我们将线性模型扩展到多元回归。重点讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以及如何通过模型选择和调整$R^2$来优化模型拟合度。我们不仅展示了如何运行回归模型，更强调了如何批判性地检验模型的适用性——残差分析不再是简单的图表展示，而是识别模型缺陷的关键诊断工具。超越线性假设：现实世界的数据很少能完美符合线性假设。因此，本书投入大量篇幅讲解如何处理非线性关系。我们将介绍对数转换、多项式回归等处理非线性趋势的方法。更重要的是，对于存在异方差性（Heteroscedasticity）和自相关性（Autocorrelation）的问题，本书提供了稳健的解决方案，例如使用异方差一致标准误（如Huber-White估计）以及时间序列中的广义最小二乘法（GLS）的初步概念，确保模型估计的效率和可靠性。模型诊断与选择的实践：构建一个模型只是第一步，如何证明它是“最好的”模型？本书系统介绍了模型选择的标准，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），并详细演示了逐步回归（Stepwise Regression）的优缺点及其在实际操作中的注意事项。我们坚信，一个好的分析师知道何时应该选择一个更简单、更具解释性的模型，而不是盲目追求最高的拟合优度。第三部分：高级建模技术与数据结构处理随着分析需求的增加，我们需要更精密的工具来处理复杂的数据结构。本部分着眼于如何驾驭更具挑战性的数据集。时间序列的初步探索：经济和商业数据大多具有时间维度。本书提供了一个实用的时间序列分析入门。我们将讨论时间序列数据的特性——趋势、季节性、周期性和随机波动。核心内容将集中在平稳性检验（如ADF检验）和利用自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）来识别适当的模型结构。最后，我们将介绍最基础的ARIMA模型的构建思路，使其能够用于简单的趋势预测和异常检测。分类数据的分析：当因变量不是连续的数值，而是类别（如购买/未购买、是/否）时，线性回归便失灵了。本书详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）的原理，如何解释Log-Odds以及如何评估分类模型的性能，如混淆矩阵、准确率、召回率和ROC曲线。这对于风险评估、市场细分等领域至关重要。处理混合效应与面板数据：现代研究中，数据往往具有分组结构（如同一个体在不同时间点的观测）。本书引入了混合效应模型（Mixed-Effects Models）和面板数据分析（Panel Data Analysis）的基础框架。我们将解释为什么简单的OLS方法在处理此类数据时会产生偏差，并展示如何利用固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型来有效控制个体层面的不可观测异质性。第四部分：统计推理的哲学与实战伦理数据分析的最终价值在于其能否指导行动，而这要求分析师具备高度的职业素养和批判性思维。本部分是全书的升华部分。因果推断的挑战：相关性不等于因果性是数据分析的“黄金法则”。本书将深入探讨如何设计实验（如A/B测试）来建立强有力的因果联系。对于无法进行随机对照试验（RCT）的场景，我们将介绍准实验方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和工具变量（Instrumental Variables）的基本思想，帮助读者在复杂环境中识别潜在的因果路径。模型的可解释性与沟通：即使是最复杂的模型，其结果也需要被非技术人员理解。本书强调了模型解释的重要性，教授如何将统计术语转化为商业语言。我们讨论了模型稳健性检验的重要性，以及如何负责任地报告模型的局限性和不确定性。总结《跨越鸿沟：从新手到专业的数据分析师》致力于提供一个全面、实用且具有批判性深度的分析框架。它不仅仅是关于“如何计算”的指南，更是关于“如何思考”的教程。通过掌握本书所涵盖的工具和理念，读者将能够自信地驾驭真实世界中的复杂数据集，将数据转化为可靠的业务洞察和科学发现。本书的目标是培养出不仅能运行软件，更能理解其背后逻辑、质疑其结果假设的独立分析师。