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現代統計分析方法與應用(第三版)（簡體書）
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作者簡介
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目次
書摘/試閱
商品簡介
《高等院校研究生用書:現代統計分析方法與應用(第3版)》主要內容簡介：統計方法與技術是現代社會、經濟研究運用的基本方法。《高等院校研究生用書:現代統計分析方法與應用(第3版)》旨在提高研究生量化分析能力，在眾多統計方法中，選擇最實用的現代統計分析方法，在不失理論嚴密性的前提下，力求理清問題背景、方法思想、具體步驟、分析技巧。為重點突出方法的思想和應用，盡可能結合中國社會、經濟、管理方面的實際問題，輔以案例研究，力求為統計專業學位研究生和非統計專業研究生進行量化分析起到一定示范作用。《高等院校研究生用書:現代統計分析方法與應用(第3版)》既可作為非統計專業，如人文社會科學、財經管理類研究生學習現代統計分析方法之用，也可作為經濟統計專業學生學習用書，同時也適合作為從事社會、經濟、管理等研究和實際工作的從業人員進行量化研究的參考書。
作者簡介
何曉群，中國人民大學統計學院教授，博士生導師，中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心主任，日本國立山口大學訪問教授，中國現場統計研究會副秘書長，中國現場統計研究會多元統計分析分會理事長。主要研究領域：應用數理統計，多元統計分析，六西格瑪管理。多次參加國際學術會議，主持和參與多項國家和省部級及企業橫向課題研究，發表論文百余篇。
名人/編輯推薦
《高等院校研究生用書:現代統計分析方法與應用(第3版)》由中國人民大學出版社出版。
目次
第1章 概論
§1.1 為統計學正名
§1.2 市場呼喚真統計
§1.3 統計分析方法及其應用概述
思考與練習
第2章 統計學基礎回顧
§2.1 統計數據的整理與描述
§2.2 幾種重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正態分布
§2.5 參數估計
§2.6 假設檢驗
思考與練習
第3章 定性數據的X檢驗
§3.1 多項分布與X檢驗
§3.2 列聯表分析
§3.3 一致性檢驗
§3.4 擬合優度檢驗
思考與練習
第4章 一元線性回歸
§4.1 一元線性回歸模型
§4.2 回歸參數β0β1的估計
§4.3 最小二乘估計的性質
§4.4 回歸方程的顯著性檢驗
§4.5 殘差分析
§4.6 預測和控制
§4.7 建模總結和應注意的問題
思考與練習
第5章 多元回歸模型
§5.1 多元線性回歸模型
§5.2 回歸參數的估計與檢驗
§5.3 自變量選擇與逐步回歸
思考與練習
第6章 定性數據的建模分析
§6.1 對數線性模型基本理論和方法
§6.2 對數線性模型分析的上機實現
§6.3 Logistic回歸基本理論和方法
§6.4 Logistic回歸的建模總結
思考與練習
第7章 多變量的圖表示法
§7.1 散點圖矩陣
§7.2 臉譜圖
§7.3 雷達圖與星圖
§7.4 星座圖
……
第8章 聚類分析
第9章 判別分析
第10章 主成分分析
第11章 因子分析
第12章 對應分析
第13章 典型相關分析
參考文獻
附錄
§1.1 為統計學正名
§1.2 市場呼喚真統計
§1.3 統計分析方法及其應用概述
思考與練習
第2章 統計學基礎回顧
§2.1 統計數據的整理與描述
§2.2 幾種重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正態分布
§2.5 參數估計
§2.6 假設檢驗
思考與練習
第3章 定性數據的X檢驗
§3.1 多項分布與X檢驗
§3.2 列聯表分析
§3.3 一致性檢驗
§3.4 擬合優度檢驗
思考與練習
第4章 一元線性回歸
§4.1 一元線性回歸模型
§4.2 回歸參數β0β1的估計
§4.3 最小二乘估計的性質
§4.4 回歸方程的顯著性檢驗
§4.5 殘差分析
§4.6 預測和控制
§4.7 建模總結和應注意的問題
思考與練習
第5章 多元回歸模型
§5.1 多元線性回歸模型
§5.2 回歸參數的估計與檢驗
§5.3 自變量選擇與逐步回歸
思考與練習
第6章 定性數據的建模分析
§6.1 對數線性模型基本理論和方法
§6.2 對數線性模型分析的上機實現
§6.3 Logistic回歸基本理論和方法
§6.4 Logistic回歸的建模總結
思考與練習
第7章 多變量的圖表示法
§7.1 散點圖矩陣
§7.2 臉譜圖
§7.3 雷達圖與星圖
§7.4 星座圖
……
第8章 聚類分析
第9章 判別分析
第10章 主成分分析
第11章 因子分析
第12章 對應分析
第13章 典型相關分析
參考文獻
附錄
書摘/試閱
六、模型的檢驗與修改
當模型的未知參數估計出來後，可以說已初步建立了一個統計模型。我們建立統計模型的目的是應用它來研究經濟問題，但如果馬上就用這個模型去做預測、控制和分析，顯然是不夠慎重的。因為這個模型是否真正揭示了變量與變量之間的真實關系，只有通過對模型的檢驗才能決定。
對于統計模型的檢驗一般需要進行統計檢驗和模型經濟意義的檢驗。
統計檢驗通常有對回歸方程和回歸系數的顯著性檢驗，還有擬合優度的檢驗、隨機誤差項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變量的多重共線性檢驗等。
在經濟問題回歸模型中，往往還會出現回歸模型通過一系列統計檢驗，可就是得不到合理的經濟解釋的現象。例如，國民收入與工農業總產值之間應該是正相關，回歸模型中工農業總產值變量前的系數應該為正，但有時候由于樣本容量的限制或數據質量的問題，估計出的系數可能是負的。如果這樣，這個回歸模型就沒有意義，也就談不上進一步應用了。可見回歸方程經濟意義的檢驗同樣是非常重要的。
如果一個回歸模型沒有通過某種統計檢驗，或者通過了統計檢驗而沒有合理的經濟意義時，就需要對回歸模型進行修改。模型的修改有時候要從設置變量是否合理開始，是不是某些重要的變量忘記考慮；變量間是否具有很強的依賴性；樣本量是不是太少；理論模型是否合適。比如某個問題本應用曲線方程去擬合，而我們誤用直線方程去擬合，當然通不過檢驗，這就需要重新構造理論模型。
模型的修改往往要經過幾次，特別是建立一個實際經濟問題的回歸模型，要反復修正才能得到一個理想模型。
七、統計模型的應用
當一個經濟問題的統計模型通過了各種統計檢驗，且模型具有合理的經濟意義時，我們就可以運用這個模型進一步研究經濟問題。
分類研究是把性質相近的社會、經濟現象歸類。通常用定性資料的分析、聚類分析、判別分析等方法對統計數據進行處理，利用所得結論、模型進行分類應用。
當模型的未知參數估計出來後，可以說已初步建立了一個統計模型。我們建立統計模型的目的是應用它來研究經濟問題，但如果馬上就用這個模型去做預測、控制和分析，顯然是不夠慎重的。因為這個模型是否真正揭示了變量與變量之間的真實關系，只有通過對模型的檢驗才能決定。
對于統計模型的檢驗一般需要進行統計檢驗和模型經濟意義的檢驗。
統計檢驗通常有對回歸方程和回歸系數的顯著性檢驗，還有擬合優度的檢驗、隨機誤差項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變量的多重共線性檢驗等。
在經濟問題回歸模型中，往往還會出現回歸模型通過一系列統計檢驗，可就是得不到合理的經濟解釋的現象。例如，國民收入與工農業總產值之間應該是正相關，回歸模型中工農業總產值變量前的系數應該為正，但有時候由于樣本容量的限制或數據質量的問題，估計出的系數可能是負的。如果這樣，這個回歸模型就沒有意義，也就談不上進一步應用了。可見回歸方程經濟意義的檢驗同樣是非常重要的。
如果一個回歸模型沒有通過某種統計檢驗，或者通過了統計檢驗而沒有合理的經濟意義時，就需要對回歸模型進行修改。模型的修改有時候要從設置變量是否合理開始，是不是某些重要的變量忘記考慮；變量間是否具有很強的依賴性；樣本量是不是太少；理論模型是否合適。比如某個問題本應用曲線方程去擬合，而我們誤用直線方程去擬合，當然通不過檢驗，這就需要重新構造理論模型。
模型的修改往往要經過幾次，特別是建立一個實際經濟問題的回歸模型，要反復修正才能得到一個理想模型。
七、統計模型的應用
當一個經濟問題的統計模型通過了各種統計檢驗，且模型具有合理的經濟意義時，我們就可以運用這個模型進一步研究經濟問題。
分類研究是把性質相近的社會、經濟現象歸類。通常用定性資料的分析、聚類分析、判別分析等方法對統計數據進行處理，利用所得結論、模型進行分類應用。
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