缺失數據/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 保羅·D·阿利森，主編：吳曉剛，譯者：林毓玲 編

圖書標籤:

• 缺失數據
• 定量研究
• 格緻方法
• 統計學
• 數據分析
• 數據清洗
• 數據處理
• 研究方法
• 計量經濟學
• 數據科學

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 上海世紀格緻

ISBN：9787543221604

商品編碼：1028032863

開本：32

齣版時間：2012-10-01

  詳情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 書號:9780345479136

齣版社:

Publication Date 齣版日期:0000-00-00

《時空序列的奧秘：探尋事物演變的深層規律》 一、 引言：揭示數據背後的動態真相 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量數據所包圍。從宏觀的經濟波動、氣候變化，到微觀的生物節律、市場趨勢，再到個人生活中的健康監測、消費習慣，一切都在以時間為軸綫，不斷地演變、發展。然而，簡單地收集和呈現這些數據，往往隻能觸及事物的錶象。真正的挑戰在於，如何從這些動態變化的數據中，洞察其背後隱藏的深層規律、內在機製，甚至預測未來的走嚮。《時空序列的奧秘：探尋事物演變的深層規律》正是這樣一部旨在帶領讀者深入探索數據背後隱藏的動態真相的著作。 本書並非簡單羅列統計方法，而是以一種“格緻”的精神，強調對事物本質的求索，注重理論與實踐的結閤，緻力於為理解和分析時空序列數據提供一套係統、深入且富有啓發性的研究框架。我們堅信，隻有理解瞭數據的“因”，纔能更好地把握數據的“果”，並最終指導我們做齣更明智的決策。 二、 時空序列的廣闊圖景：理解事物的“發生”與“發展” 時空序列數據，顧名思義，是指在特定時間和空間維度上連續記錄的數據點集閤。它既包含瞭事物在時間維度上的變化軌跡，也可能蘊含著空間位置對其演變的影響。從統計學的角度來看，時空序列數據具有其獨特的屬性： 時間依賴性： 序列中的一個觀測值往往與其前序觀測值存在一定的關聯。這種關聯可能是自相關、周期性、趨勢性等。忽略這種依賴性，會嚴重影響分析結果的準確性。 空間依賴性： 在涉及空間維度的數據中，不同地理位置上的觀測值之間也可能存在關聯。例如，一個地區的空氣汙染水平可能會影響到鄰近地區，或者股票市場的價格波動可能在不同市場之間傳染。 非平穩性： 許多現實世界中的時空序列數據並非平穩的，這意味著其統計特性（如均值、方差）會隨著時間而變化。識彆和處理非平穩性是進行有效分析的關鍵一步。 復雜性： 時空序列數據往往受到多種內在和外在因素的共同影響，錶現齣高度的復雜性。識彆這些影響因素，並量化其作用，是揭示事物演變規律的核心。 本書將從這些基本概念齣發，帶領讀者逐步認識時空序列數據的豐富內涵。我們將探討不同類型時空序列的特徵，例如： 單變量時間序列： 如股票價格、氣溫記錄、人口增長等，關注單一指標隨時間的變化。 多變量時間序列： 如經濟增長與通貨膨脹、交通流量與天氣狀況等，考察多個指標之間的相互作用。 麵闆數據： 結閤瞭時間和個體維度，例如對不同城市、不同公司在不同時間點的觀測數據，能夠同時分析個體差異和時間演變。 空間時間序列： 涉及地理位置和時間兩個維度，例如傳染病的傳播模型、城市擴張的速度、環境汙染的空間擴散等。 通過對這些不同類型數據的深入理解，讀者將能夠更準確地識彆和定義自己所麵臨的研究問題。 三、 格緻之道：從“已知”走嚮“未知”的探索路徑 “格物緻知”是中國傳統哲學中關於認識論的重要思想，強調通過探究事物的具體錶現，從而達到對事物本質的認識。在本書的語境下，我們將“格緻”精神貫穿於時空序列研究的全過程。這不僅意味著運用嚴謹的定量方法，更意味著一種思維方式： 審慎的觀察與描述： 在深入分析之前，細緻地觀察數據的形態、趨勢、周期、異常值，並進行初步的描述性統計分析。這包括可視化技術，如時間序列圖、散點圖、地理信息係統（GIS）可視化等，它們能夠直觀地呈現數據的時空特徵。 假設的提齣與驗證： 基於觀察和理論知識，提齣關於事物演變規律的假設，並設計相應的統計模型和檢驗方法來驗證這些假設。例如，我們可能會假設某個變量的變化受到另一變量的滯後影響，或者某個區域的經濟發展受到鄰近區域的溢齣效應。 模型的構建與優化： 選擇閤適的統計模型來捕捉時空序列的內在結構和動態關係。這可能包括經典的統計模型（如ARIMA模型）、現代的機器學習模型（如神經網絡、支持嚮量機），以及專門用於處理空間依賴性的模型（如空間自迴歸模型、地理加權迴歸）。 結果的解讀與推理： 對模型的分析結果進行深入解讀，不僅要關注統計上的顯著性，更要結閤實際背景，解釋其在現實世界中的意義。這包括對模型參數的解釋，對預測結果的評估，以及對潛在因果關係的推斷。 方法的創新與發展： “格緻”的精神也鼓勵我們在現有方法的基礎上，根據實際問題的需求，不斷探索和創新新的分析方法和工具。 本書將遵循這一“格緻”的路徑，引導讀者從初步的數據探索，到復雜的模型構建，再到富有洞察力的結果解釋，一步步深入理解時空序列數據背後的動態機製。 四、 核心方法論：量化時空動態的利器 為瞭實現對時空序列數據的“格緻”，本書將係統介紹一係列核心的定量研究方法，這些方法構成瞭理解和分析時空動態的基石。我們將深入探討但不限於以下幾個方麵： 時間序列分析的經典模型： 平穩時間序列模型： AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）模型，以及它們的組閤ARIMA（差分自迴歸移動平均）模型。我們將詳細講解模型的原理、參數估計、模型診斷以及預測方法，並討論如何處理非平穩序列。 季節性時間序列模型： SARIMA（季節性差分自迴歸移動平均）模型，用於處理具有明顯季節性規律的數據。 狀態空間模型： 例如卡爾曼濾波（Kalman Filtering）和RTS平滑（RTS Smoothing），它們能夠處理更復雜的動態係統，並在狀態估計和預測方麵錶現齣色。 處理空間依賴性的統計模型： 空間自相關模型： Moran’s I、Geary’s C等指標，用於度量空間單元之間的依賴程度。 空間迴歸模型： 空間滯後模型（Spatial Lag Model, SLM）： 考慮瞭鄰近區域的因變量對當前區域的影響。 空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM）： 考慮瞭鄰近區域的誤差項對當前區域的影響。 空間杜賓模型（Spatial Durbin Model, SDM）： 結閤瞭空間滯後和空間誤差的影響。 地理加權迴歸（Geographically Weighted Regression, GWR）： 允許迴歸係數在空間上發生變化，能夠捕捉局部異質性。 多變量時空序列分析： 嚮量自迴歸（Vector Autoregression, VAR）模型： 用於分析多個時間序列變量之間的動態相互作用。 麵闆數據模型： 固定效應模型（Fixed Effects）、隨機效應模型（Random Effects），以及考慮瞭時空交互的麵闆模型。 動態麵闆模型： 如Arellano-Bond GMM（廣義矩估計）等，用於處理內生性和滯後因變量。 機器學習與深度學習在時空序列中的應用： 樹模型： 如隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）及其在時空預測中的應用。 神經網絡： 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 特彆是長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），它們在捕捉時間序列中的長期依賴性方麵錶現齣色。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 在處理具有網格結構的時空數據（如圖像、遙感數據）時具有優勢。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）： 適用於處理非結構化或具有復雜拓撲結構的時空數據。 混閤模型： 結閤經典統計模型和機器學習模型的優點，以提高預測精度和模型可解釋性。 本書將詳細闡述每種方法的數學原理、適用場景、模型實現以及結果解讀。通過豐富的實例分析，讀者將能夠掌握如何在不同的研究問題中選擇和應用最適閤的方法。 五、 案例分析：理論聯係實際的深度實踐 理論知識的學習需要通過實踐來鞏固和深化。《時空序列的奧秘：探尋事物演變的深層規律》將包含一係列精心設計的案例分析，涵蓋瞭經濟學、社會學、環境科學、醫學、工程學等多個領域。這些案例將不僅僅是方法的演示，更重要的是展現如何運用“格緻”的精神，從復雜多變的時空序列數據中，提煉齣具有實際意義的研究發現。 例如，我們將分析： 宏觀經濟指標的時空演變： 如何利用多變量時空模型分析區域經濟增長的驅動因素和空間溢齣效應。 環境汙染的空間擴散與預測： 如何應用空間時間序列模型預測空氣汙染的傳播路徑，並評估減排政策的效果。 疾病傳播的動態建模： 如何利用統計模型和機器學習方法模擬傳染病的傳播過程，並為公共衛生決策提供依據。 交通流量的短期預測與長期規劃： 如何結閤時空序列分析和機器學習技術，實現高精度交通流量預測，並為城市交通規劃提供支持。 金融市場風險的量化與預警： 如何利用時空序列模型捕捉金融資産之間的聯動效應，進行風險評估和預警。 在這些案例中，我們將強調： 數據預處理與特徵工程： 如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和特徵提取，以提高模型性能。 模型選擇與診斷： 如何根據數據的特點和研究目標選擇閤適的模型，以及如何通過各種診斷方法來評估模型的有效性。 結果的科學解釋： 如何將模型的分析結果與現實世界的背景相結閤，給齣有說服力的解釋和結論。 研究的局限性與未來展望： 承認研究的局限性，並提齣未來可能的研究方嚮。 六、 結論：賦能讀者成為時空數據解讀的專傢 《時空序列的奧秘：探尋事物演變的深層規律》的目標是賦能讀者，使他們能夠自信地麵對和處理各種時空序列數據，並從中提取有價值的信息和洞察。本書不僅是一本方法工具書，更是一次關於認識世界、理解事物演變規律的深度探索。 通過本書的學習，讀者將： 建立堅實的理論基礎： 掌握時空序列分析的核心概念和經典理論。 掌握先進的研究方法： 熟悉從傳統統計模型到前沿機器學習模型的應用。 提升數據分析能力： 能夠獨立完成時空序列數據的收集、清洗、建模、分析和解釋。 培養科學的“格緻”思維： 具備嚴謹求實的科學態度，善於從數據中發現問題、提齣假設、驗證結論。 增強解決實際問題的能力： 能夠將所學知識應用於經濟、金融、環境、醫學、社會等多個領域的實際研究和業務場景。 我們希望《時空序列的奧秘：探尋事物演變的深層規律》能夠成為您在時空數據分析領域探索之旅中的得力助手，幫助您揭示隱藏在時間與空間交織的動態世界中的深層奧秘，最終實現對事物演變規律的深刻理解與精準把握。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對時間序列分析情有獨鍾的研究生，一直苦於找不到一本能將“時間維度”和“數據不完整性”結閤起來的教材。這本書完美地填補瞭這個空白。它關於高頻數據處理和動態係統建模中數據缺失的討論非常精闢。例如，它對卡爾曼濾波在狀態空間模型中處理觀測噪聲和係統噪聲的優化策略，以及如何將其擴展到非綫性係統，讓我茅塞頓開。書中的許多方法論，比如基於小波分析的數據恢復技術，在我以往閱讀的經典教材中幾乎沒有提及。這種前沿性，結閤其紮實的理論基礎，讓這本書成為瞭我近期最重要的學習資料。它教會我，在處理動態數據時，缺失的不僅僅是幾個點，而是隱藏著復雜的時間依賴結構，需要更精妙的工具去重構。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格簡直像是一場精彩的偵探小說，隻不過主角是“數據真相”而非凶手。作者以一種非常引人入勝的方式，層層剝開數據背後的“欺騙性”——即那些看似微不足道的小缺失是如何最終扭麯整個研究結論的。它的價值在於其批判性的視角，它沒有急於給齣“萬能公式”，而是引導讀者去思考：你收集的數據，它‘為什麼’會缺失？缺失背後的機製是什麼？這種對研究倫理和方法論嚴謹性的強調，遠超瞭一本技術手冊的範疇。對於剛入門的本科生，它是一劑“警鍾”，讓他們從一開始就建立起科學的嚴謹態度；對於資深研究者，它則是一次對自身工作習慣的深刻反思。我感覺自己讀完的不僅僅是方法，更是一種對研究負責任的態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對統計學和數據分析很感興趣，但總覺得那些理論書讀起來太枯燥，晦澀難懂。這本書完全不一樣，它的語言非常平實易懂，作者像是坐在我對麵，手把手地教我如何將復雜的統計概念應用到實際問題中。特彆是它對各種模型的深入淺齣的解釋，讓我這個初學者也能很快掌握核心要點。我記得有一次我在處理一個復雜的迴歸分析時遇到瞭瓶頸，翻開這本書，作者用一個非常貼近生活的例子，瞬間點亮瞭我的思路。這種循序漸進的教學方式，讓我感覺自己不是在“啃”書，而是在“玩”數據。書中的案例分析也非常豐富，涵蓋瞭從社會科學到自然科學的廣泛領域，讓我看到瞭不同學科之間數據分析方法的共通性。我強烈推薦給所有想真正理解數據、而不是僅僅停留在使用軟件錶麵的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在第一綫進行市場調研的從業者，我深知“數據質量”的重要性，但過去我們更多是依賴經驗和一些粗糙的篩選手段來處理不完整的數據集。這本書的齣現，簡直是為我們打開瞭一扇新的大門。它係統地梳理瞭處理各種“缺失值”的經典和前沿方法，內容詳實且邏輯嚴密。作者不僅詳細介紹瞭插補法的各種技術，還對每種方法的優缺點、適用場景進行瞭深入的剖析和對比，這一點對於我們日常工作的決策至關重要。我尤其欣賞它在理論闡述之後，緊接著會給齣非常具體的R語言或Python代碼示例，這使得理論學習可以無縫銜接到實際操作中，極大地提高瞭工作效率。讀完後，我對如何科學、嚴謹地應對現實世界中不可避免的數據殘缺有瞭全新的認識，這比我過去幾年摸索的經驗要高效得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，它不僅僅停留在介紹“缺失值是什麼”這種基礎層麵，而是直擊瞭現代計量經濟學和復雜係統研究中最令人頭疼的“非隨機缺失”問題。作者對各種多層次模型和結構方程模型中如何內生地處理遺漏變量偏差有著非常獨到的見解。我特彆喜歡它對貝葉斯方法的引入，它提供瞭一種在信息不完全情況下進行更穩健推斷的視角。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者總能通過清晰的圖示和直觀的解釋來輔助理解，避免瞭純數學公式堆砌帶來的閱讀障礙。對於有一定數理基礎，希望將研究推嚮更高層次的學者來說，這本書絕對是案頭必備的參考書，它拓寬瞭我對“數據”和“模型”之間關係的理解邊界。