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出版者:

作者:Hand, David/ Crowder, Martin

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1996-3

价格:$ 158.14

装帧:

isbn号码:9780412599408

丛书系列:

图书标签:

• 纵向数据分析
• 重复测量数据
• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 生物统计
• 医学统计
• 心理统计
• 时间序列分析
• 因果推断

深入探索现代统计学的基石：时间序列与面板数据分析 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，以理解和掌握处理非独立、非同分布（NIND）数据的核心方法论。在诸多社会科学、经济学、医学以及工程领域的研究中，数据往往是以序列形式出现，或者涉及到多个个体在不同时间点上的观测。如何有效地从这些复杂的数据结构中提取有意义的推论，并构建出稳健的预测模型，是现代数据分析面临的关键挑战。 本书的结构围绕两大核心支柱构建：时间序列分析与面板数据（或称混合效应）模型。我们力求通过严谨的理论推导、大量的实际案例分析以及对主流计量软件（如R、Stata、Python的statsmodels库）操作的详细指导，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：时间序列分析的理论与实践 时间序列数据，顾名思义，是按时间顺序排列的观测集合。其核心挑战在于数据的自相关性——今天的观测值往往依赖于昨天的状态。本部分将系统地分解这一复杂性。 第一章：时间序列的平稳性与识别 我们将从最基础的概念入手，探讨时间序列的随机过程特性。严格意义上的平稳性（均值和方差不随时间变化）是许多经典模型得以应用的前提。我们会详细讲解单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验；Phillips-Perron, PP检验），并介绍协整的概念，即非平稳序列间可能存在的长期均衡关系。对于非平稳序列的处理，如差分操作，将被详尽阐述其对模型设定的影响。 第二章：经典时间序列建模：ARIMA族谱系 本章深入剖析自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的组合——ARMA模型。重点在于Box-Jenkins方法论的完整应用流程：识别（ACF和PACF图的解读）、估计与诊断检验。随后，我们将扩展到ARIMA（自回归积分移动平均）模型，以及处理季节性数据的SARIMA模型。对于含有趋势的序列，回归模型与时间序列残差的结合处理方式也将被细致讨论。 第三章：波动率建模与金融时间序列的特殊性 金融和经济数据往往表现出波动率聚集（Volatility Clustering）现象，即大波动之后往往伴随着大波动，小波动之后伴随着小波动。本章专门介绍处理这类异方差现象的ARCH族模型。我们将详述GARCH（广义ARCH）模型，包括EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH，用以捕捉波动率的不对称效应。此外，随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的理论基础也将被介绍。 第四章：向量自回归（VAR）与协整系统 当分析涉及多个相互作用的时间序列时，我们需要从单变量模型转向多变量系统。向量自回归（VAR）模型是分析多个时间序列间相互影响的强大工具。我们将阐述如何确定VAR模型的最佳滞后阶数，以及如何进行脉冲响应函数（IRF）分析来追踪一个变量冲击对其他变量的动态影响。对于非平稳但存在长期关系的序列，向量误差修正模型（VECM）的构建与解释将是本章的重点，这揭示了系统在短期偏离长期均衡后的修正机制。 --- 第二部分：面板数据模型的深度剖析 面板数据结合了时间序列和截面数据的特性，提供了更丰富的变异来源和更高的估计效率。本部分将专注于如何利用这种多维结构来分离个体效应、时间效应，并进行更精确的因果推断。 第五章：面板数据的结构与基础估计方法 面板数据（Panel Data）可以分为平衡面板和非平衡面板。本章首先梳理面板数据的三种主要数据生成过程（DGP）假设：混合OLS（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects, FE）以及随机效应模型（Random Effects, RE）。我们将详细对比FE和RE模型的适用条件，特别是Hausman检验的原理与应用，以指导模型选择。 第六章：固定效应模型的深入探讨与动态面板模型 固定效应模型允许我们控制不随时间变化的、不可观测的个体异质性。我们将介绍Within Transformer的数学推导，并讨论如何处理固定效应模型中的时间序列自相关问题。当模型中包含滞后被解释变量时（即存在动态面板设定），标准的FE/RE估计将产生内生性偏差。本章的重头戏是介绍广义矩估计（GMM）方法，特别是Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）估计器的构建、假设（如二阶序列相关检验、Sargan/Hansen过度识别约束检验）与实际操作。 第七章：异质性与混合效应模型的扩展 面板数据分析的魅力在于处理异质性。除了传统的FE/RE，本章将探讨更复杂的结构，如随机系数模型（Random Coefficients Models），它允许个体间的斜率参数也存在差异。此外，对于具有群体结构的面板数据，如学生嵌套在学校中，我们将介绍多层模型（Multilevel Models）或分层线性模型（HLM），这些模型能有效处理嵌套结构下的误差协方差。 第八章：非线性面板模型与生存分析的结合 在许多应用中，被解释变量并非连续的，而是二元（如是/否）、计数或定序变量。本章将讨论面板Logit/Probit模型的估计挑战。标准的FE估计器在非线性模型中往往存在小样本偏差问题，我们将介绍固定效应Logit模型的精确估计方法。最后，我们将探讨当面板数据与事件历史分析（Survival Analysis）结合时的特定考量，例如处理审查数据和时间依赖的协变量。 --- 总结与展望 本书的最终目标是使读者能够自信地识别复杂数据结构的本质，并选择最合适的统计工具进行分析。通过对时间序列和面板数据的全面覆盖，我们不仅提供了方法论的“工具箱”，更强调了理论假设检验和模型诊断的重要性，这是确保任何实证研究具有可信度和稳健性的基石。全书的案例将侧重于跨学科的应用场景，确保理论与实践紧密结合。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑性强到令人赞叹。我通常阅读技术书籍会非常注重章节间的过渡是否自然，而《Practical Longitudinal Data Analysis》在这方面做得无懈可击。它没有急于求成地抛出复杂的混合效应模型，而是先花了足够的篇幅来梳理纵向数据的基本特性、测量误差的来源，以及为什么传统的独立样本方法不再适用。这种“打地基”的过程非常扎实，让我对后续更高级的建模技术有了更深刻的理解，而不是盲目地套用公式。阅读过程中，我经常会停下来思考作者是如何将时间这个维度如此巧妙地融入到统计框架中的。更值得称赞的是，它对模型的假设检验和结果解读给予了足够的重视，这在很多侧重于模型构建的书籍中是容易被忽略的。对于一个严谨的研究者来说，知道如何建立模型固然重要，但更重要的是知道如何验证模型的合理性并准确地向非专业人士传达研究发现，这本书完美地平衡了这两者，读完后感觉对整个分析流程的掌控力都提升了一个档次。

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天哪，我简直不敢相信自己竟然错过了这么一本宝藏！《Practical Longitudinal Data Analysis》这本书简直是为我量身定做的。我一直以来在处理纵向数据时都感到力不从心，各种模型和假设让我头昏脑涨。但这本书，它真的做到了“实践”二字。它不像那些晦涩难懂的教科书，上来就堆砌公式和理论，而是非常贴心地从实际问题出发，手把手地教你如何选择合适的分析方法，如何用R语言或Python来实现它们。书中的案例分析简直是神来之笔，每一个都紧密贴合现实研究中的痛点，让我读起来非常有代入感。尤其是关于处理缺失数据和时间依赖性这块，作者的讲解深入浅出，既有扎实的理论基础支撑，又不失操作层面的可执行性。我感觉自己像是请了一位经验丰富、耐心细致的统计学导师在身边指导，每读完一章，都能感觉到自己的技能树又点亮了一项。这本书对于那些希望将复杂统计方法转化为实际研究成果的同行来说，绝对是案头必备的利器，强烈推荐！

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这本书的排版和图表设计简直是阅读体验的加分项！我以前阅读很多数据分析的书籍时，经常因为图表模糊、代码块格式混乱而感到非常沮丧。但《Practical Longitudinal Data Analysis》的印刷质量和整体设计感令人愉悦。每一个图表都清晰锐利，关键参数的标注一目了然，特别是那些用来解释复杂交互作用或时间趋势的示意图，画得非常直观，几乎不需要额外的文字解释就能领会其意图。代码示例部分更是体现了作者的用心，无论是R语言还是SAS的片段，都经过了精心的格式化，易于复制粘贴和调试。在学习过程中，好的视觉呈现能极大地提高专注度和吸收效率，这本书在这方面做得非常出色。它让原本可能枯燥乏味的统计学习过程变成了一种享受，让我愿意花更多时间沉浸其中，反复钻研那些关键性的图形输出。

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我必须提到这本书在处理特定类型数据上的前瞻性。现在的研究领域越来越倾向于处理复杂、非均衡的纵向数据，传统的固定效应模型已经远远不够用了。《Practical Longitudinal Data Analysis》非常与时俱进地介绍了如广义估计方程（GEE）以及更复杂的贝叶斯分层模型在纵向数据分析中的应用。作者没有停留在最基础的线性模型，而是勇敢地探索了非正态响应变量（如计数数据或二元数据）的纵向建模挑战。对于我目前正在进行的一个长期健康追踪项目来说，数据点的缺失率很高，时间间隔也不规则，这本书提供的关于处理这些“棘手”情况的策略和建议简直是雪中送炭。它不仅仅是一个工具手册，更像是一个高级方法论的引导者，引导读者超越标准流程，去适应真实世界数据固有的复杂性和不完美性。读完此书，我感到自己对未来处理更复杂研究设计的信心大大增强了。

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坦白说，我起初对市面上这类宣称“实用”的统计书籍持保留态度，因为很多时候“实用”往往意味着牺牲了理论的深度。然而，《Practical Longitudinal Data Analysis》彻底颠覆了我的看法。它在保持高度实操性的同时，对每种分析方法的理论基础——比如最大似然估计（ML）和限制性最大似然估计（REML）之间的差异、随机截距和随机斜率模型的选择标准——都进行了清晰而又不失深度的阐述。我特别欣赏作者在引入新概念时所使用的类比和图示，这极大地降低了理解门槛。对于我这种偏向于应用层面的研究者，我需要的不是那些只有数学系学生才能看懂的推导过程，而是能让我迅速理解“为什么是这个模型”以及“我的数据结构是否符合这个模型的假设”。这本书成功地搭建了理论与实践之间的桥梁，让我不再是机械地复制粘贴代码，而是真正理解代码背后的统计逻辑，这对于我独立开展高质量的研究至关重要。

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