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統計學:統計數據分析理論與方法(簡體書)
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統計學:統計數據分析理論與方法(簡體書)

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商品簡介

《統計學:統計數據分析理論與方法》內容由原來的十章增加到十三章,增加了參數估計、假設檢驗、方差分析和麵板數據分析,在內容上涵蓋描述統計、推斷統計、多元統計以經濟管理中常用的一些統計方法,使得書中內容前後銜接,便于讀者比較全面系統瞭解統計學的發展歷程和理論成果。全書以通用統計軟件為支撐,從數據出發,注重統計知識的應用。在原書基礎上每章都增加了思考題,便于讀者鞏固提高。

名人/編輯推薦

《統計學:統計數據分析理論與方法》由中國林業出版社出版。

目次

前言第一章 統計數據的來源第一節 統計數據的來源第二節 常用的抽樣方法第三節 常用的調查方式第四節 抽樣調查的基本程序思考題第二章 統計數據的描述第一節 數據的計量和類型第二節 品質數據的描述第三節 數值數據的描述第四節 統計指標的認識與分類思考題第三章 抽樣和參數估計第一節 抽樣和參數估計的基本問題第二節 抽樣誤差第三節 參數估計的基本方法第四節 總體均值和總體比例的估計第五節 兩個總體均值及兩個總體比例之差的估計思考題第四章 假設檢驗第一節 假設檢驗的概念和檢驗程序第二節 正態總體情況下的假設檢驗第三節 假設檢驗的兩類錯誤與功效思考題第五章 方差分析第一節 方差分析的基本原理與步驟第二節 單因素試驗資料的方差分析第三節 兩因素試驗資料的方差分析思考題第六章 相關和回歸分析第一節 相關分析第二節 回歸分析思考題第七章 時間序列分析第一節 時間序列分析簡介第二節 確定性時間序列分析第三節 隨機時間序列分析思考題第八章 面板數據分析第一節 面板數據分析簡介第二節 面板數據回歸模型第三節 面板數據線性回歸模型估計、檢驗思考題第九章 聚類分析第一節 遠近程度的度量方法第二節 分層聚類第三節 k-均值聚類第四節 兩步聚類第五節 聚類分析需要注意的問題思考題第十章 判別分析第一節 距離判別法第二節 費歇判別分析法第三節 貝葉斯判別法第四節 逐步判別分析法思考題第十一章 主成分分析和因子分析第一節 主成分分析第二節 因子分析思考題第十二章 對應分析第一節 列聯表和列聯表分析第二節 對應分析思考題第十三章 指數分析第一節 統計指數的作用及分類第二節 指數的編制第三節 常用指數思考題參考文獻

書摘/試閱



二、面板數據的優點和局限性
1.面板數據的優點
使用面板數據具有下列一些好處:
(1)可以控制個體異質性。面板數據能反映個體、企業、州或國家之間存在的異質性,即時間上和空間上的異質效應。而時間序列數據和橫截面分析沒有控制這種異質性,因而其結果很可能是有偏的。
(2)面板數據模型容易避免多重共線性問題。面板數據具有更多的信息;面板數據具有更大的變異;面板數據的變量間更弱的共線性;面板數據模型具有更大的自由度以及更高的效率。
(3)面板數據更適合于研究動態調整過程。面板數據適用于研究失業、貧困等經濟狀態的持續性問題的研究。如果這些面板數據的時期數足夠長,它們就能夠清楚地反映對經濟政策變化的調整速度。比如,在衡量失業問題時,橫截面數據可以估計出人口中多大一部分比例在給定的時間處于失業狀態,多個截面可以反映這一比例如何隨時間而變化。但是,只有面板數據才能估計出在某個時期失業人中有多大一部分在另一個時期仍處于失業狀態。
(4)面板數據還可以識別、測量單純使用橫截面或時間序列數據無法估計的影響。對于由婦女組成的橫截面樣本,其中年平均就業率是50%,這可能是由于下面兩種原因導致的:①每個婦女在任一給定年份有50%的概率就業;②樣本中有50%的人一直有工作,50%的人根本不工作。情況①中的工作轉換頻率很高,而情況②中沒有工作轉換,只有使用面板數據才能區分這兩種情況。
(5)與純橫截面數據或時間序列數據相比,面板數據模型允許構建并檢驗更復雜的行為模型。比如,對技術效率問題使用面板數據建模研究效果更好(Bahagi&Griffin,1988:Baltagi,Griffin&Rich,1995;Koop&Steel,2001)。另外,在分布滯后模型中使用面板數據比使用純時間序列數據需要的約束條件更少(Hsiao,2003),因為通常使用(teneral momentmethod)估計。
(6)基于個體、企業或家庭所搜集的微觀面板數據與在宏觀層次上所搜集的類似變量相比更加準確,而且還可能消除企業或個體數據匯總所導致的偏倚。
(7)與時間序列分析中進行單位根檢驗遇到的非標準分布問題不同,面板單位根檢驗通常具有標準的漸近分布。

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