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應用統計方法 版權信息
- ISBN：9787030778093
- 條形碼：9787030778093 ; 978-7-03-077809-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用統計方法 內容簡介
本書主要介紹數據統計建模的線性回歸模型和時間序列模型等典型理論方法，系統闡述這些應用統計方法及其拓展推廣，包括模型選擇、參數估計、假設檢驗、優化和預測等。全書分為三部分：第1章為概率統計知識基礎、第2至6章為回歸分析、第7至12章為時間序列分析，本書的編寫兼顧了理論性和實用性，不僅結合金融管理等領域實例和開源R語言進行案例分析，還在書后附加詳細的R語言程序代碼。
本書適合統計學、金融、經濟、管理等相關專業的本科生和研究生作為教材使用，也可作為相關交叉學科和行業中非統計學專業人士的自學資料。
應用統計方法 目錄
目錄前言第1章 概率統計知識基礎 11.1 隨機變量及其分布 11.1.1 隨機變量 11.1.2 概率分布 21.1.3 累積概率分布 71.1.4 隨機變量函數的分布 91.2 隨機變量的數字特征 171.2.1 數學期望 171.2.2 方差 201.2.3 矩與特征函數 241.2.4 協方差與相關系數 271.2.5 分位數 291.3 參數估計方法 301.3.1 點估計 301.3.2 區間估計 341.4 假設檢驗 351.4.1 原假設與備擇假設 351.4.2 拒絕域和顯著性水平 361.4.3 常見的假設檢驗 37習題1 46第2章 一元線性回歸 482.1 回歸分析的發展和一般模型 482.2 一元回歸模型簡介 502.2.1 一元線性回歸模型 502.2.2 回歸模型的基本假定 522.3 一元回歸的參數估計及其性質 532.3.1 普通*小二乘估計 532.3.2 OLS估計的基本性質 572.3.3 *大似然估計 612.4 一元回歸的擬合優度 622.4.1 方差分析 622.4.2 R2 和相關系數 632.5 一元回歸的顯著性檢驗 642.5.1 回歸系數的顯著性檢驗與區間估計 642.5.2 回歸模型的顯著性檢驗 672.6 殘差分析與預測 682.6.1 殘差分析 682.6.2 預測 70習題2 75第3章 多元線性回歸 783.1 多元線性回歸模型簡介 783.1.1 多元線性回歸模型 783.1.2 回歸模型的基本假定 803.2 多元線性回歸的參數估計及其性質 813.2.1 多元線性回歸的參數估計 813.2.2 OLS 估計的基本性質 833.2.3 *大似然估計 843.2.4 回歸方程的解讀 853.3 多元線性回歸的顯著性檢驗 873.3.1 擬合優度檢驗 873.3.2 回歸模型的顯著性檢驗 893.3.3 回歸系數的顯著性檢驗 903.3.4 回歸系數的區間估計 923.4 多元回歸的預測 943.4.1 平均值的區間預測 953.4.2 單值的區間預測 953.5 中心化與標準化回歸模型 963.5.1 中心化回歸模型 963.5.2 標準化回歸模型 973.5.3 非線性模型的標準化 97習題3 100第4章 違背基本假設的回歸分析處理 1034.1 異方差及其識別 1034.1.1 異方差的概念和影響 1034.1.2 異方差的識別方法 1044.1.3 異方差的處理方法 1094.1.4 加權*小二乘方法 1104.2 自相關問題及其識別1134.2.1 自相關的產生原因 1134.2.2 自相關的檢驗 1144.2.3 自相關的處理方法 1174.3 異常值和強影響點及其識別 1214.3.1 異常值的識別 1214.3.2 強影響點的識別 1224.3.3 異常值和強影響點的處理 1254.4 多重共線性及其識別1264.4.1 多重共線性的概念和影響 1264.4.2 多重共線性的識別 1284.4.3 多重共線性的處理 131習題4 132第5章 線性回歸模型的變量選擇 1345.1 自變量選擇簡介 1345.1.1 全模型和選模型 1345.1.2 自變量選擇錯誤的影響 1355.2 所有子集回歸 1385.2.1 *優子集回歸 1385.2.2 變量選擇準則 1405.3 逐步回歸 1475.3.1 前向和后向選擇 1475.3.2 逐步回歸法 149習題5 152第6章 回歸方法拓展 1566.1 線性回歸拓展 1566.1.1 主成分回歸 1566.1.2 嶺回歸 1616.1.3 Lasso 方法 1696.2 非線性回歸 1716.3 屬性變量回歸 1786.3.1 虛擬解釋變量回歸 1786.3.2 Logistic回歸 186習題6 192第7章 時間序列的預處理 1977.1 時間序列分析簡介 1977.1.1 時間序列的定義 1977.1.2 時間序列分析方法 1987.1.3 時間序列分析的發展史 1987.2 平穩時間序列 1997.2.1 特征統計量 1997.2.2 平穩性的定義 2017.2.3 平穩性的檢驗 202 7.2.4 白噪聲檢驗 2057.3 平穩化方法 2077.3.1 分解定理 2077.3.2 確定性因素分解法 208習題7 214第8章 線性時間序列模型 2168.1 方法性工具 2168.1.1 差分運算 2168.1.2 滯后算子 2178.1.3 線性差分方程 2178.2 自回歸模型 2208.2.1 AR模型的定義 2208.2.2 AR模型的統計性質 2218.3 移動平均模型 2278.3.1 MA模型的定義 2278.3.2 MA模型的統計性質 2278.4 自回歸移動平均模型2308.4.1 ARMA模型的定義 2308.4.2 ARMA模型的因果可逆過程 2318.4.3 ARMA模型的統計性質 232習題8 234第9章 線性時間序列的建模與預測 2359.1 自回歸模型 2359.1.1 參數估計 2359.1.2 模型檢驗和優化 2379.1.3 序列預測 2389.2 移動平均模型 2409.2.1 參數估計 2409.2.2 模型檢驗和優化 2419.2.3 序列預測 2429.3 自回歸移動平均模型2439.3.1 參數估計 2439.3.2 序列預測 2449.4 線性時間序列模型的定階 2459.4.1 圖形辨識法 2459.4.2 信息準則法 2479.4.3 模型診斷法 2489.5 線性時間序列建模小結 250習題9 253第10章 時間序列模型的拓展 25510.1 ARIMA模型 25510.1.1 模型的定義 25510.1.2 模型的性質 25910.1.3 模型的建模 26010.1.4 模型的應用 26110.2 ARCH模型 26410.2.1 模型的定義 26410.2.2 模型的性質 26510.2.3 模型的建模 26710.2.4 模型的應用 26710.2.5 GARCH模型及其應用 271習題10 273第11章 多元時間序列介紹 27511.1 多元平穩時間序列 27511.1.1 多元平穩時間序列的定義 27511.1.2 均值和自協方差函數的估計 27611.2 ARIMAX模型 27711.2.1 ARIMAX模型的定義和性質 27711.2.2 ARIMAX模型的建模 27711.2.3 案例分析 27911.3 向量自回歸模型 28011.3.1 VAR模型的定義和性質 28011.3.2 VAR模型的建模 28111.4 協整與因果關系 28411.4.1 偽回歸 28411.4.2 協整的定義 28511.4.3 協整的檢驗 28511.4.4 Granger因果性的定義 28711.4.5 Granger因果檢驗 288習題11 289第12章 時間序列的譜表示 29012.1 譜分布與譜密度 29012.2 平穩序列的周期圖 29312.2.1 周期圖的定義 29312.2.2 周期圖的性質 29512.3 加窗譜估計.29712.3.1 加時窗的譜估計 29712.3.2 加譜窗的譜估計 29812.3.3 常用譜窗和時窗 30012.4 平穩序列的譜表示 30212.4.1 譜表示定理 30212.4.2 線性平穩序列的譜表示 30312.4.3 離散譜序列的特征 30412.4.4 離散譜序列的隨機測度 30612.4.5 平穩序列的分解 30812.4.6 ARMA序列的譜表示 308習題12 310參考文獻 311附錄 全書R語言程序代碼 312
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