Grundlagen Der Quantitativen Analyse (German Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-VCH

作者:Udo R. Kunze

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2009-06-24

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783527320752

丛书系列:

图书标签:

Quantitative Analysis
Statistics
Mathematics
Economics
Finance
Data Analysis
German Language
Textbook
Higher Education
Research

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具体描述

量化分析的基石：原理与实践在科学探索和工程实践的浩瀚宇宙中，量化分析犹如一盏指路明灯，引导我们穿透纷繁复杂的现象，直达事物的本质。它不仅仅是数据的堆砌，更是严谨逻辑和科学思维的体现，是理解和塑造我们所处世界不可或缺的工具。本书深入浅出地阐述了量化分析的核心原理，并提供了一系列实用性的方法和案例，旨在帮助读者构建坚实的量化分析基础，掌握从理论到实践的转化能力。本书的开篇，我们将从量化分析的哲学根源谈起。理解“量化”的意义，为何要进行量化，以及量化分析在不同学科领域中的作用，将为后续的学习奠定坚实的概念基础。我们将探讨从定性描述到定量模型的思维转变过程，理解数据如何成为连接理论与现实的桥梁。接着，本书将系统介绍量化分析的关键要素。这包括但不限于：数据的收集与预处理：任何量化分析都始于数据。本书将详细介绍各种数据收集的方法，从实验设计到问卷调查，再到现有数据的挖掘。更重要的是，我们将深入讲解数据的预处理技术，包括数据清洗（缺失值处理、异常值检测与修正）、数据转换（标准化、归一化、对数变换等）以及特征工程，以确保数据的质量和适用性。理解这些步骤的必要性和操作技巧，是获得可靠分析结果的前提。描述性统计：在深入分析之前，对数据进行初步的描述性统计是必不可少的。本书将涵盖均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数、四分位数等核心指标，并解释它们各自的含义和适用场景。此外，我们将介绍各种可视化工具，如直方图、箱线图、散点图、条形图等，展示如何通过图形化方式直观地展现数据的分布特征、集中趋势和离散程度。推断性统计：推断性统计是量化分析的核心环节，它使我们能够从样本数据推断总体特征。本书将重点讲解概率论的基础知识，包括概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布等）、期望值和方差的概念。在此基础上，我们将深入探讨假设检验的方法，包括零假设与备择假设的设定、p值的计算与解释、以及不同类型的检验（t检验、z检验、卡方检验、ANOVA等）。此外，置信区间的构建与解释也将是本书的重要内容，它为我们提供了对总体参数的可靠估计范围。回归分析：回归分析是研究变量之间关系的重要工具。本书将从最简单的线性回归模型开始，详细讲解模型建立、参数估计（最小二乘法）、模型诊断（残差分析、决定系数R²）以及模型解释。随后，我们将扩展到多元线性回归，讨论如何处理多个自变量，以及多重共线性等问题。我们还将介绍非线性回归模型和逻辑回归，以适应更广泛的数据关系。时间序列分析：许多现实世界的数据都具有时间依赖性。本书将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机成分。我们将探讨平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的运用，并介绍ARIMA、指数平滑等经典的时间序列模型，以及如何利用这些模型进行预测。其他量化分析技术（选讲）：根据不同的应用需求，量化分析还可以涉及更广泛的技术。本书将可能简要介绍聚类分析（如K-means）、因子分析、主成分分析（PCA）等降维技术，以及贝叶斯统计等方法，为读者提供更广阔的视野。贯穿全书的，是大量的实际案例和应用场景。我们将选取经济学、金融学、医学、社会科学、工程学等不同领域的代表性问题，展示如何运用所学的量化分析方法来解决实际挑战。例如，如何利用回归分析预测股票价格，如何通过假设检验评估新药的疗效，如何使用时间序列模型预测销售额等。这些案例将帮助读者将抽象的理论知识转化为具体的实践技能，培养解决实际问题的能力。本书的语言风格力求清晰、严谨且易于理解，避免不必要的专业术语堆砌。在数学推导部分，我们会尽量提供直观的解释和几何意义的阐述，帮助读者理解公式背后的逻辑。同时，本书也鼓励读者动手实践，在学习过程中积极运用统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）进行数据分析，从而加深理解和掌握。无论您是初学者，希望建立起量化分析的稳固基石；还是已有一定基础，希望系统梳理和深化理解；亦或是希望将量化思维应用于自身的研究或工作中，本书都将是您宝贵的参考。掌握量化分析，就是掌握一种洞察世界、解决问题的有力工具，为您打开通往更深层次理解和更有效决策的大门。