缺失数据/格致方法定量研究系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 保罗·D·阿利森，主编：吴晓刚，译者：林毓玲 编

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• 缺失数据
• 定量研究
• 格致方法
• 统计学
• 数据分析
• 数据清洗
• 数据处理
• 研究方法
• 计量经济学
• 数据科学

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 上海世纪格致

ISBN：9787543221604

商品编码：1028032863

开本：32

出版时间：2012-10-01

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9780345479136

出版社:

Publication Date 出版日期:0000-00-00

《时空序列的奥秘：探寻事物演变的深层规律》 一、 引言：揭示数据背后的动态真相 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围。从宏观的经济波动、气候变化，到微观的生物节律、市场趋势，再到个人生活中的健康监测、消费习惯，一切都在以时间为轴线，不断地演变、发展。然而，简单地收集和呈现这些数据，往往只能触及事物的表象。真正的挑战在于，如何从这些动态变化的数据中，洞察其背后隐藏的深层规律、内在机制，甚至预测未来的走向。《时空序列的奥秘：探寻事物演变的深层规律》正是这样一部旨在带领读者深入探索数据背后隐藏的动态真相的著作。 本书并非简单罗列统计方法，而是以一种“格致”的精神，强调对事物本质的求索，注重理论与实践的结合，致力于为理解和分析时空序列数据提供一套系统、深入且富有启发性的研究框架。我们坚信，只有理解了数据的“因”，才能更好地把握数据的“果”，并最终指导我们做出更明智的决策。 二、 时空序列的广阔图景：理解事物的“发生”与“发展” 时空序列数据，顾名思义，是指在特定时间和空间维度上连续记录的数据点集合。它既包含了事物在时间维度上的变化轨迹，也可能蕴含着空间位置对其演变的影响。从统计学的角度来看，时空序列数据具有其独特的属性： 时间依赖性： 序列中的一个观测值往往与其前序观测值存在一定的关联。这种关联可能是自相关、周期性、趋势性等。忽略这种依赖性，会严重影响分析结果的准确性。 空间依赖性： 在涉及空间维度的数据中，不同地理位置上的观测值之间也可能存在关联。例如，一个地区的空气污染水平可能会影响到邻近地区，或者股票市场的价格波动可能在不同市场之间传染。 非平稳性： 许多现实世界中的时空序列数据并非平稳的，这意味着其统计特性（如均值、方差）会随着时间而变化。识别和处理非平稳性是进行有效分析的关键一步。 复杂性： 时空序列数据往往受到多种内在和外在因素的共同影响，表现出高度的复杂性。识别这些影响因素，并量化其作用，是揭示事物演变规律的核心。 本书将从这些基本概念出发，带领读者逐步认识时空序列数据的丰富内涵。我们将探讨不同类型时空序列的特征，例如： 单变量时间序列： 如股票价格、气温记录、人口增长等，关注单一指标随时间的变化。 多变量时间序列： 如经济增长与通货膨胀、交通流量与天气状况等，考察多个指标之间的相互作用。 面板数据： 结合了时间和个体维度，例如对不同城市、不同公司在不同时间点的观测数据，能够同时分析个体差异和时间演变。 空间时间序列： 涉及地理位置和时间两个维度，例如传染病的传播模型、城市扩张的速度、环境污染的空间扩散等。 通过对这些不同类型数据的深入理解，读者将能够更准确地识别和定义自己所面临的研究问题。 三、 格致之道：从“已知”走向“未知”的探索路径 “格物致知”是中国传统哲学中关于认识论的重要思想，强调通过探究事物的具体表现，从而达到对事物本质的认识。在本书的语境下，我们将“格致”精神贯穿于时空序列研究的全过程。这不仅意味着运用严谨的定量方法，更意味着一种思维方式： 审慎的观察与描述： 在深入分析之前，细致地观察数据的形态、趋势、周期、异常值，并进行初步的描述性统计分析。这包括可视化技术，如时间序列图、散点图、地理信息系统（GIS）可视化等，它们能够直观地呈现数据的时空特征。 假设的提出与验证： 基于观察和理论知识，提出关于事物演变规律的假设，并设计相应的统计模型和检验方法来验证这些假设。例如，我们可能会假设某个变量的变化受到另一变量的滞后影响，或者某个区域的经济发展受到邻近区域的溢出效应。 模型的构建与优化： 选择合适的统计模型来捕捉时空序列的内在结构和动态关系。这可能包括经典的统计模型（如ARIMA模型）、现代的机器学习模型（如神经网络、支持向量机），以及专门用于处理空间依赖性的模型（如空间自回归模型、地理加权回归）。 结果的解读与推理： 对模型的分析结果进行深入解读，不仅要关注统计上的显著性，更要结合实际背景，解释其在现实世界中的意义。这包括对模型参数的解释，对预测结果的评估，以及对潜在因果关系的推断。 方法的创新与发展： “格致”的精神也鼓励我们在现有方法的基础上，根据实际问题的需求，不断探索和创新新的分析方法和工具。 本书将遵循这一“格致”的路径，引导读者从初步的数据探索，到复杂的模型构建，再到富有洞察力的结果解释，一步步深入理解时空序列数据背后的动态机制。 四、 核心方法论：量化时空动态的利器 为了实现对时空序列数据的“格致”，本书将系统介绍一系列核心的定量研究方法，这些方法构成了理解和分析时空动态的基石。我们将深入探讨但不限于以下几个方面： 时间序列分析的经典模型： 平稳时间序列模型： AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，以及它们的组合ARIMA（差分自回归移动平均）模型。我们将详细讲解模型的原理、参数估计、模型诊断以及预测方法，并讨论如何处理非平稳序列。 季节性时间序列模型： SARIMA（季节性差分自回归移动平均）模型，用于处理具有明显季节性规律的数据。 状态空间模型： 例如卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和RTS平滑（RTS Smoothing），它们能够处理更复杂的动态系统，并在状态估计和预测方面表现出色。 处理空间依赖性的统计模型： 空间自相关模型： Moran’s I、Geary’s C等指标，用于度量空间单元之间的依赖程度。 空间回归模型： 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）： 考虑了邻近区域的因变量对当前区域的影响。 空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： 考虑了邻近区域的误差项对当前区域的影响。 空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）： 结合了空间滞后和空间误差的影响。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： 允许回归系数在空间上发生变化，能够捕捉局部异质性。 多变量时空序列分析： 向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型： 用于分析多个时间序列变量之间的动态相互作用。 面板数据模型： 固定效应模型（Fixed Effects）、随机效应模型（Random Effects），以及考虑了时空交互的面板模型。 动态面板模型： 如Arellano-Bond GMM（广义矩估计）等，用于处理内生性和滞后因变量。 机器学习与深度学习在时空序列中的应用： 树模型： 如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Trees）及其在时空预测中的应用。 神经网络： 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们在捕捉时间序列中的长期依赖性方面表现出色。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 在处理具有网格结构的时空数据（如图像、遥感数据）时具有优势。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）： 适用于处理非结构化或具有复杂拓扑结构的时空数据。 混合模型： 结合经典统计模型和机器学习模型的优点，以提高预测精度和模型可解释性。 本书将详细阐述每种方法的数学原理、适用场景、模型实现以及结果解读。通过丰富的实例分析，读者将能够掌握如何在不同的研究问题中选择和应用最适合的方法。 五、 案例分析：理论联系实际的深度实践 理论知识的学习需要通过实践来巩固和深化。《时空序列的奥秘：探寻事物演变的深层规律》将包含一系列精心设计的案例分析，涵盖了经济学、社会学、环境科学、医学、工程学等多个领域。这些案例将不仅仅是方法的演示，更重要的是展现如何运用“格致”的精神，从复杂多变的时空序列数据中，提炼出具有实际意义的研究发现。 例如，我们将分析： 宏观经济指标的时空演变： 如何利用多变量时空模型分析区域经济增长的驱动因素和空间溢出效应。 环境污染的空间扩散与预测： 如何应用空间时间序列模型预测空气污染的传播路径，并评估减排政策的效果。 疾病传播的动态建模： 如何利用统计模型和机器学习方法模拟传染病的传播过程，并为公共卫生决策提供依据。 交通流量的短期预测与长期规划： 如何结合时空序列分析和机器学习技术，实现高精度交通流量预测，并为城市交通规划提供支持。 金融市场风险的量化与预警： 如何利用时空序列模型捕捉金融资产之间的联动效应，进行风险评估和预警。 在这些案例中，我们将强调： 数据预处理与特征工程： 如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和特征提取，以提高模型性能。 模型选择与诊断： 如何根据数据的特点和研究目标选择合适的模型，以及如何通过各种诊断方法来评估模型的有效性。 结果的科学解释： 如何将模型的分析结果与现实世界的背景相结合，给出有说服力的解释和结论。 研究的局限性与未来展望： 承认研究的局限性，并提出未来可能的研究方向。 六、 结论：赋能读者成为时空数据解读的专家 《时空序列的奥秘：探寻事物演变的深层规律》的目标是赋能读者，使他们能够自信地面对和处理各种时空序列数据，并从中提取有价值的信息和洞察。本书不仅是一本方法工具书，更是一次关于认识世界、理解事物演变规律的深度探索。 通过本书的学习，读者将： 建立坚实的理论基础： 掌握时空序列分析的核心概念和经典理论。 掌握先进的研究方法： 熟悉从传统统计模型到前沿机器学习模型的应用。 提升数据分析能力： 能够独立完成时空序列数据的收集、清洗、建模、分析和解释。 培养科学的“格致”思维： 具备严谨求实的科学态度，善于从数据中发现问题、提出假设、验证结论。 增强解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于经济、金融、环境、医学、社会等多个领域的实际研究和业务场景。 我们希望《时空序列的奥秘：探寻事物演变的深层规律》能够成为您在时空数据分析领域探索之旅中的得力助手，帮助您揭示隐藏在时间与空间交织的动态世界中的深层奥秘，最终实现对事物演变规律的深刻理解与精准把握。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在第一线进行市场调研的从业者，我深知“数据质量”的重要性，但过去我们更多是依赖经验和一些粗糙的筛选手段来处理不完整的数据集。这本书的出现，简直是为我们打开了一扇新的大门。它系统地梳理了处理各种“缺失值”的经典和前沿方法，内容详实且逻辑严密。作者不仅详细介绍了插补法的各种技术，还对每种方法的优缺点、适用场景进行了深入的剖析和对比，这一点对于我们日常工作的决策至关重要。我尤其欣赏它在理论阐述之后，紧接着会给出非常具体的R语言或Python代码示例，这使得理论学习可以无缝衔接到实际操作中，极大地提高了工作效率。读完后，我对如何科学、严谨地应对现实世界中不可避免的数据残缺有了全新的认识，这比我过去几年摸索的经验要高效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格简直像是一场精彩的侦探小说，只不过主角是“数据真相”而非凶手。作者以一种非常引人入胜的方式，层层剥开数据背后的“欺骗性”——即那些看似微不足道的小缺失是如何最终扭曲整个研究结论的。它的价值在于其批判性的视角，它没有急于给出“万能公式”，而是引导读者去思考：你收集的数据，它‘为什么’会缺失？缺失背后的机制是什么？这种对研究伦理和方法论严谨性的强调，远超了一本技术手册的范畴。对于刚入门的本科生，它是一剂“警钟”，让他们从一开始就建立起科学的严谨态度；对于资深研究者，它则是一次对自身工作习惯的深刻反思。我感觉自己读完的不仅仅是方法，更是一种对研究负责任的态度。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对时间序列分析情有独钟的研究生，一直苦于找不到一本能将“时间维度”和“数据不完整性”结合起来的教材。这本书完美地填补了这个空白。它关于高频数据处理和动态系统建模中数据缺失的讨论非常精辟。例如，它对卡尔曼滤波在状态空间模型中处理观测噪声和系统噪声的优化策略，以及如何将其扩展到非线性系统，让我茅塞顿开。书中的许多方法论，比如基于小波分析的数据恢复技术，在我以往阅读的经典教材中几乎没有提及。这种前沿性，结合其扎实的理论基础，让这本书成为了我近期最重要的学习资料。它教会我，在处理动态数据时，缺失的不仅仅是几个点，而是隐藏着复杂的时间依赖结构，需要更精妙的工具去重构。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它不仅仅停留在介绍“缺失值是什么”这种基础层面，而是直击了现代计量经济学和复杂系统研究中最令人头疼的“非随机缺失”问题。作者对各种多层次模型和结构方程模型中如何内生地处理遗漏变量偏差有着非常独到的见解。我特别喜欢它对贝叶斯方法的引入，它提供了一种在信息不完全情况下进行更稳健推断的视角。书中的数学推导虽然严谨，但作者总能通过清晰的图示和直观的解释来辅助理解，避免了纯数学公式堆砌带来的阅读障碍。对于有一定数理基础，希望将研究推向更高层次的学者来说，这本书绝对是案头必备的参考书，它拓宽了我对“数据”和“模型”之间关系的理解边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对统计学和数据分析很感兴趣，但总觉得那些理论书读起来太枯燥，晦涩难懂。这本书完全不一样，它的语言非常平实易懂，作者像是坐在我对面，手把手地教我如何将复杂的统计概念应用到实际问题中。特别是它对各种模型的深入浅出的解释，让我这个初学者也能很快掌握核心要点。我记得有一次我在处理一个复杂的回归分析时遇到了瓶颈，翻开这本书，作者用一个非常贴近生活的例子，瞬间点亮了我的思路。这种循序渐进的教学方式，让我感觉自己不是在“啃”书，而是在“玩”数据。书中的案例分析也非常丰富，涵盖了从社会科学到自然科学的广泛领域，让我看到了不同学科之间数据分析方法的共通性。我强烈推荐给所有想真正理解数据、而不是仅仅停留在使用软件表面的朋友们。