華章教育·經濟教材譯叢：應用計量經濟學（原書第6版） [Using Econometrics:A Practical Guide（6th Edition）] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

《華章教育·經濟教材譯叢：應用計量經濟學（原書第6版）》被譽為“近30年來有重要性的創新性教材之一”，是美國高校教授基礎計量經濟學的選擇教材！全書簡單、直觀且通俗易懂地講解瞭各類計量模型的設定方法、用途以及模型的解釋等，幾乎沒有涉及數學推導。更為難得的是，作者用生動的語言講解瞭假設檢驗的思想及其局限，也係統化地講解瞭計量實證研究的各個步驟及注意事項，對學生如何做好國際研究項目提供瞭很多有意義的幫助。另外，作者還給齣瞭大量實用有趣的案例及其原始數據，比如iPod在eBay的價格，預測總統選舉結果，寬鬆的打分對“評教”網站的影響。好萊塢夜總會的齣席情況，病人如何選擇醫院，等等，讓讀者更容易理解計量經濟學。
《華章教育·經濟教材譯叢：應用計量經濟學（原書第6版）》不僅僅是針對計量經濟學的初學者，還針對那些使用迴歸分析提高解決問題能力的應用者，以及那些經驗豐富的從業者，可以作為他們一本更為方便實用的參考書。

目錄

譯者序
前言
教學建議
第1章 迴歸分析概論
1.1 什麼是計量經濟學
1.2 什麼是迴歸分析
1.3 迴歸方程的估計
1.4 迴歸分析實例
1.5 應用迴歸分析解釋住房價格
小結

第2章 普通最小二乘法
2.1 用普通最小二乘法估計單變量模型
2.2 用普通最小二乘法估計多元迴歸模型
2.3 評價迴歸方程的質量
2.4 估計模型的擬閤優度
2.5 錯用乃。的例子
小結

第3章 應用迴歸分析
3.1 迴歸分析的步驟
3.2 迴歸分析實例：餐廳選址
小結

第4章 古典模型
4.1 古典假設
4.2 盧的抽樣分布
4.3 高斯一馬爾科夫定理和普通最小二乘估計量的性質
4.4 標準計量經濟學符號
小結

第5章 假設檢驗
5.1 什麼是假設檢驗
5.2 t檢驗
5.3 t檢驗示例
5.4 t檢驗的局限
小結
附錄5 AF檢驗

第6章 模型設定：解釋變量的選擇
6.1 遺漏變量
6.2 不相乾變量
6.3 誤用模型設定準則的實例
6.4 設定搜索
6.5 選擇解釋變量的實例
小結
附錄6 A其他設定準則

第7章 模型設定：函數形式的選擇
7.1 常數項的應用和解釋
7.2 備選函數形式
7.3 滯後解釋變量
7.4 虛擬變量的應用
7.5 斜率虛擬變量
7.6 選擇錯誤函數形式存在的
問題
小結

第8章 多重共綫性
8.1 完全多重共綫性與不完全多重共綫性
8.2 多重共綫性産生的後果
8.3 多重共綫性的診斷
8.4 多重共綫性的補救措施
8.5 最好不要修正多重共綫性的實例
小結
附錄8 ASAT互動迴歸練習

第9章 序列相關性
9.1 純序列相關和非純序列相關
9.2 序列相關性的後果
9.3 杜賓一沃森檢驗
9.4 序列相關性的修正
小結

第10章 異方差性
10.1 純異方差性和非純異方差性
10.2 異方差性的後果
10.3 異方差性的檢驗
10.4 異方差性的補救措施
10.5 完整的實例
小結

第11章 迴歸課題研究
11.1 選擇主題
11.2 收集數據
11.3 高級數據來源
11.4 對研究課題的實用性建議
11.5 撰寫研究報告
11.6 迴歸分析的用戶清單及應用指南
小結
附錄11 A關於房價的互動練習

第12章 時間序列模型
12.1 動態模型
12.2 序列相關性和動態模型
12.3 Granger因果關係
12.4 謬誤相關和非平穩性
小結

第13章 虛擬被解釋變量模型估計方法
13.1 綫性概率模型
13.2 二元Iogit模型
13.3 其他虛擬被解釋變量模型估計方法
小結

第14章 聯立方程模型
14.1 結構式方程和簡約式方程
14.2 普通最小二乘法的偏誤
14.3 二階段最小二乘法
14.4 識彆問題
小結
附錄14A變量誤差

第15章 預測
15.1 什麼是預測
15.2 比較復雜的預測
15.3 ARlMA模型
小結

第16章 實驗和麵闆數據
16.1 經濟學中的實驗方法
16.2 麵闆數據
16.3 固定效應模型和隨機效應模型
小結

第17章統計學原理
17.1 概率分布
17.2 抽樣
17.3 估計
小結
附錄A 部分習題答案
附錄B 統計錶

前言/序言

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第五十八迴 子牙西岐逢呂嶽

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

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內容編排清晰，重點突齣，但是對於這樣一本入門一樣的書來說，40刀有點貴瞭

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還沒來得及看， 好像很難

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第五十五迴 土行孫歸伏西岐

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第六十二迴 張山李錦伐西岐

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，這本書是針對數學基礎較弱的讀者，本書十分易讀，給齣瞭不少案例，是本適閤本科低年級的計量經濟學教材。

評分☆☆☆☆☆

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