统计预测——方法与应用（第二版）（数据分析系列教材） 下载 mobi epub pdf 电子书 2025

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内容简介

随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者。

作者简介

易丹辉：中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程 统计预测、预测动态、实验设计、Categorical Data Analysis、金融风险分析技术、Structural Equations Model、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。

目录

第一章 一元线性回归分析法

第一节 模型和参数估计

第二节 模型的检验

第三节 预测精度的测定

第四节 预测实例

附 录


第二章 多元回归分析法

第一节 模型和参数估计

第二节 模型的检验

第三节 自变量的选择

第四节 多重共线性

第五节 预测实例

第六节 滞后变量模型

附 录


第三章 非线性回归分析法

第一节 非线性回归模型

第二节 模型参数的估计

第三节 模型分析与评价

第四节 含虚拟变量的回归模型

第五节 预测实例

附 录


第四章 时间序列平滑法

第一节 概 述

第二节 移动平均法

第三节 指数平滑法

第四节 方法的比较

附 录


第五章 趋势模型

第一节 趋势模型类型

第二节 模型选择

第三节 参数估计

第四节 模型分析与评价

附 录


第六章 季节模型

第一节 季节性水平模型

第二节 季节性交乘趋向模型

第三节 季节性迭加趋向模型


第七章 马尔可夫法

第一节 基本概念

第二节 马尔可夫预测法

第三节 马氏链的稳定状态及其应用


第八章 ARMA模型

第一节 概 述

第二节 时序特性的分析

第三节 ARMA模型及其改进

第四节 随机时序模型的建立

第五节 时序模型预测

附 录


第九章 ARCH类模型

第一节 单位根过程

第二节 ARCH模型

第三节 广义ARCH模型

第四节 拓展的ARCH模型

第五节 多元ARCH模型

附 录


附表1 t分布表

附表2 F分布表

附表3 D．W．检验表

附表4 χ2分布表

附表5 DF检验t统计量经验概率分布表

附表6 Engle Granger检验表

参考文献

精彩书摘

随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者，中国人民大学出版社也盛情约请，我也就决心下点工夫完成本书的修订。由于时间和精力有限，仍然没有能够达到预期的目标，只能看以后是否还有精力充实了。为方便操作，本书需要计算机完成的运算均运用的是EViews 6.0软件。

　　很感谢我的同事、我的学生，以及同仁们，在教学科研中给予的帮助和支持，特别感谢中国人民大学出版社愿意继续出版这本书。

前言/序言

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工作学习用。很好很好很好

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货物没有收到，怎么会已签收了!

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