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统计学与计量经济学（第二版）
作者：
 〔美〕多米尼克·萨尔瓦多 〔美〕德里克·瑞杰 著 杜艺中 译
定价：
42.00元
页数：
359页
ISBN：
978-7-309-06163-5/C.113
字数：
529千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2008年8月 　　　　　　
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内容提要

       前言
      
       本书对统计学和计量经济学作了简明扼要的介绍。统计学或计量经济学课程通常是大学和学院里最有用但同时又是难度较大的课程之一。本书的目的是采用解答问题的方式帮助大家克服这些困难。
       本书每章的一开始都是通过例子来解说理论、原理或介绍背景信息。然后是大量关于理论的和实践应用的题目，并有一步步详细的解答。本书既可作为现在的统计学以及计量经济学标准教材的补充，也可作为课堂上独立使用的教材。
       本书主要针对的是大学里需要上一个学期或一个学年统计学或计量经济学课程的经济学、商业管理、社会学专业的学生。但同时也可以为M.A.和M.B.A.学生以及那些在工作中用到（或将要用到）统计学和计量经济学的人们提供参考，而并不要求具备统计学知识背景。
       本书完全自成体系，涵盖了计量经济学（第6～11章）所要求的统计学知识（第1～5章）。本书重在应用，所有证明都放在了问题部分，而不是正文部分。书中尽可能使用现实世界中的社会经济和商业数据来对更深入的计量经济学方法和模型加以解说，与此同时还用到几个网络数据资源，网址已经列出以便学生和老师进一步使用（附录12）。对计量经济学中通常遇到的问题，如多重共线性和自相关，本书都就问题的产生、存在性的检验方法以及可能的修正方法做了清晰扼要的讨论说明。在这第二版中，我们增加了计算机应用部分，大致介绍了计算机数据处理，以及如何用微软Excel、Eviews或SAS统计软件包为本书所用到的估计方法设计程序（第12章）。我们还增加了非参数检验、矩阵符号、二元选择模型等部分，以及一整章的时间序列分析（第11章），其中后者是计量经济学一个较新发展起来的领域。书中同时还包括了一个统计学测验样题和计量经济学测验样题。
       本书中的方法和它的很多内容都已经过Fordham大学统计学和计量经济学的研究生和本科生的检验。学生们认为本书的方法和内容非常有用，并对本书的提高和改进提出了许多有价值的建议。同时我们也得到了来自Mary Beth Comnbs教授、Edward Dowling教授和Damodar Gujarati教授的非常有意义的建议。以下学生非常认真地阅读了整部文稿，并提出了许多合理建议：　Luca Bonardi, Kevin Coughlin, Sean Hennessy和James Santangelo。我们向以上所有人表示深深的感谢。同时，我们也感谢统计学和计量经济学前辈J.S.Butler教授、Jack Johnston教授、Lawrence Klein教授和Bernard Okun教授。
       我们还要感谢F.R.S.的Ronald A. Fisher先生的遗稿保管人F.R.S.的Frank Yates博士，以及伦敦朗文集团有限公司，感谢他们允许我们采用并出版他们《生物、农业及药物研究统计表》一书中的表Ⅲ和表Ⅳ。
       除了《统计学与计量经济学》外，Schaum纲要经济学系列丛书还包括《微观经济学理论》、《宏观经济学理论》、《国际经济学》、《经济学家的数学》和《经济学原理》。
      
       多米尼克·萨尔瓦多
       (Dominick Salvatore)
       德里克·瑞杰
       (Derrick Reagle)
       纽约，2001
      

作者简介

书摘

       目录
      
       第一章 导论
       1.1统计学实质
       1.2统计学与计量经济学
       1.3计量经济学方法
      
       第二章 描述性统计
       2.1频数分布
       2.2集中趋势的度量
       2.3离散的度量
       2.4频数分布形状
      
       第三章 概率与概率分布
       3.1单一事件概率
       3.2多重事件概率
       3.3离散概率分布：二项分布
       3.4泊松分布
       3.5连续概率分布：正态分布
      
       第四章 统计推断：估计
       4.1抽样
       4.2均值抽样分布
       4.3正态分布下的估计
       4.4t分布下的均值置信区间
      
       第五章 统计推断：假设检验
       5.1假设检验
       5.2总体均值和比率的假设检验
       5.3两均值或比率之差的假设检验
       5.4拟合优度和独立性的卡方检验
       5.5方差分析
       5.6非参数检验
      
       统计学测验
      
       第六章 简单回归分析
       6.1两变量线性模型
       6.2普通最小二乘法
       6.3参数估计的显著性检验
       6.4拟合优度和相关性检验
       6.5普通最小二乘估计量的特性
      
       第七章 多元回归分析
       7.1三变量线性模型
       7.2参数估计的显著性检验
       7.3多重可决系数
       7.4回归的整体显著性检验
       7.5偏相关系数
       7.6矩阵符号
      
       第八章 回归分析的深入方法与应用
       8.1方程类型
       8.2虚拟变量
       8.3分布滞后模型
       8.4预测
       8.5二元选择模型
       8.6二元选择模型的解释
      
       第九章 回归分析的诸多问题
       9.1多重共线性
       9.2异方差
       9.3自相关
       9.4变量误差
      
       第十章 联立方程组法
       10.1联立方程组模型
       10.2识别
       10.3估计：间接最小二乘法
       10.4估计：两阶段最小二乘法
      
       第十一章 时间序列方法
       11.1ARMA
       11.2ARMA的识别
       11.3非平稳序列
       11.4单位根检验
       11.5协整与误差修正
       11.6因果关系
      
       第十二章 计算机在计量经济学中的应用
       12.1数据格式
       12.2微软EXCEL
       12.3EVIEWS
       12.4SAS
      
       计量经济学测验
      
       附录1 二项分布
       附录2 泊松分布
       附录3 标准正态分布
       附录4 随机数表
       附录5 学生t分布
       附录6 卡方分布
       附录7 F分布
       附录8 杜宾—沃森统计量
       附录9 Wilcoxon W
       附录10 KolmogorovSmirnov 临界值
       附录11 ADF临界值
       附录12 网络数据资源

书评       
　  

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