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

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易丹辉 著

图书标签:

• 统计预测
• 时间序列分析
• 回归分析
• 数据分析
• 预测方法
• 计量经济学
• 机器学习
• 商业分析
• 数据挖掘
• 模型构建

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300193694

版次：2

商品编码：11516411

包装：平装

丛书名： 数据分析系列教材

开本：16开

出版时间：2014-08-01

页数：304

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

《统计预测——方法与应用（第二版）》 内容概要： 本书系统性地介绍了统计预测领域的核心方法与前沿应用，旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实践指导。第二版在第一版的基础上，进一步深化了对经典统计预测模型的阐释，并融入了近年来发展迅速的新技术和新思路，尤其是在机器学习与大数据分析背景下的统计预测。 本书首先从基础概念出发，清晰地界定了预测的定义、目的以及其在不同领域的重要性。随后，深入浅出地讲解了时间序列分析的理论框架，包括平稳性、自相关与偏自相关等基本概念，并详细阐述了ARIMA模型、指数平滑法等经典的时间序列建模技术，包括模型识别、参数估计、模型诊断与预测等全过程。 本书不仅局限于传统的时间序列模型，更将目光投向了更广泛的统计建模范畴。它详细介绍了回归分析在预测中的应用，包括线性回归、非线性回归，以及如何处理多重共线性、异方差等问题。对于面板数据和分类数据的预测，本书也提供了相应的建模方法和实例分析。 随着数据分析技术的飞速发展，机器学习方法在统计预测中扮演的角色日益重要。本书专门辟出章节，介绍如何将机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等，应用于预测任务。读者将学习到如何选择合适的模型、进行特征工程、调参优化以及模型评估，并理解这些模型在处理非线性关系和复杂模式方面的优势。 本书还关注了统计预测的实际应用。它提供了多个不同领域的案例研究，涵盖经济金融（如股票价格预测、通货膨胀预测）、市场营销（如销售预测、客户流失预测）、医疗健康（如疾病传播预测、患者预后预测）、环境科学（如气象预测、灾害预测）等。通过这些案例，读者可以直观地感受到统计预测方法的强大威力，并学习如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 此外，本书还讨论了一些高级的话题，例如模型集成技术（如Bagging、Boosting、Stacking），它们能够通过组合多个模型的预测结果来提升整体预测精度。同时，也涉及了区间预测的重要性，并介绍了一些构建预测区间的方法，以量化预测的不确定性。 对于数据驱动的时代，如何进行有效的模型验证和评估是至关重要的。本书详细阐述了各种评价指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并指导读者如何根据具体问题选择合适的评估方法，以及进行交叉验证等技术以确保模型的泛化能力。 本书的语言力求严谨而不失通俗，理论推导与实际操作相结合。书中包含丰富的图表和代码示例（基于常用的统计软件或编程语言，如R或Python，但具体内容需读者自行参考书中说明），帮助读者更好地理解和掌握相关方法。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解统计预测的理论基础，又通过丰富的案例分析和代码示例指导读者如何进行实际操作。 内容全面更新： 第二版在原有基础上，融入了近年来在机器学习、大数据分析等领域最新的统计预测方法和技术。 逻辑清晰，体系完整： 从基础概念到高级模型，层层递进，构建了系统完整的统计预测知识体系。 面向广泛读者： 无论是统计学、经济学、管理学、计算机科学等相关专业的学生，还是从事数据分析、决策支持的专业人士，都能从中受益。 注重模型的可解释性与实用性： 在介绍机器学习方法的同时，也强调理解模型内部机制以及如何在实际应用中做出合理的预测决策。 案例研究丰富多样： 涵盖了多个领域，展示了统计预测方法的广泛适用性。 本书旨在帮助读者： 掌握主流的统计预测模型和方法。 理解不同预测方法的适用场景和优缺点。 学会如何构建、评估和选择统计预测模型。 将统计预测方法应用于实际问题的分析与解决。 提升数据驱动的决策能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学严谨性和逻辑性是我非常看重的方面。在进行统计预测时，对模型底层数学原理的深刻理解，是做出正确判断和解决问题的基础。这本书在这方面做得非常到位。它在介绍每一个模型时，都会给出清晰的数学推导，并且解释了每个参数的含义及其对预测结果的影响。这种对数学细节的重视，让我能够更深入地理解模型的运作机制，从而在实际应用中更加游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，这本书的友好程度超出了我的预期。尽管它深入探讨了许多复杂的统计概念和模型，但作者却始终保持着一种耐心和清晰的讲解风格。每一个公式的推导都有详细的解释，每一个步骤的逻辑都清晰可见。更重要的是，书中并没有回避一些可能让初学者感到困惑的细节，而是将其一一呈现并进行解答。这让我在阅读过程中，能够感受到一种被引导和支持的力量，而不是被海量的信息所淹没。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现这本书非常注重对模型解释性的强调，这对于我这样需要向非技术人员汇报预测结果的人来说，尤为重要。很多高级模型虽然预测效果可能很好，但其内部机制却难以解释，这使得模型的应用受限。这本书在介绍模型时，不仅会讲解其预测能力，还会探讨如何理解模型的输出，如何解释模型的预测逻辑，以及如何通过可视化等手段来增强模型的解释性。这让我能够更好地与团队沟通，并建立对预测结果的信任。

评分☆☆☆☆☆

书中丰富的案例分析，是这本书给我带来的另一大惊喜。这些案例并非凭空捏造，而是取材于实际的经济、金融、营销等领域，具有很强的代表性和借鉴意义。通过这些案例，我能够直观地感受到统计预测在解决实际问题中的强大力量。比如，在讲解如何预测股票价格时，书中不仅介绍了常用的时间序列模型，还结合了宏观经济指标、公司基本面信息等多种因素，展示了如何构建一个更加全面的预测框架。这种“理论与实践并重”的学习方式，极大地激发了我学习的兴趣和动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据处理和模型评估方面的讲解，也让我受益匪浅。准确的数据预处理是构建可靠预测模型的前提，而科学的模型评估则是衡量预测准确性的关键。书中详细介绍了数据清洗、特征工程、异常值处理等数据预处理技术，并对交叉验证、残差分析、回测等模型评估方法进行了深入的讲解。这些内容对于我来说，不仅仅是理论知识的学习，更是实操技能的提升。我学会了如何更系统地处理数据，如何更客观地评估模型的性能，从而避免“过拟合”等常见陷阱。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的时候，我常常会联想到自己过去在工作中遇到的各种棘手问题。很多时候，我们之所以难以做出准确的预测，往往不是因为缺乏工具，而是因为对问题的理解不够透彻，对方法的选择不够精准。这本书恰好弥补了这一点。它不仅仅罗列了各种统计预测模型，更重要的是，它教会了我如何根据数据的特性、问题的本质以及业务的需求，来选择最适合的预测方法。书中对模型假设、适用条件以及优缺点的分析，都极为细致，这让我能够更加审慎地评估不同方法的有效性，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让人眼前一亮，简洁而又不失专业感，那淡淡的蓝色背景和清晰的书名，瞬间就吸引了我这个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵。迫不及待地翻开，扑面而来的不是枯燥乏味的理论堆砌，而是那种循序渐进、逻辑清晰的讲解风格。我一直觉得，统计预测这门学问，既需要扎实的理论基础，又离不开实践的检验。很多教材要么过于理论化，让人望而却步；要么过于注重工具的使用，却忽略了背后的统计思想。而这本书，在这方面做得相当出色。它在介绍各种预测方法时，总是能巧妙地将其与实际应用场景相结合，仿佛一本武林秘籍，不仅告诉你招式，更告诉你如何理解招式背后的内功心法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，可以说非常贴心。从基础的概念铺垫，到经典方法的深入剖析，再到高级模型的介绍，整个流程顺畅得如同流水。我特别喜欢它在讲解每一个模型时，都会先对其产生的背景、解决的核心问题进行阐述，然后详细介绍其数学原理，最后再给出实际案例的演示。这种“why-how-what”的讲解模式，让我对每个模型的理解都更加深刻，而不是仅仅停留在“会用”的层面。尤其是关于时间序列分析的部分，它不仅讲解了ARIMA、SARIMA等传统模型，还触及了状态空间模型、分位数回归等更具前瞻性的方法，这对于我这种需要处理复杂时间序列数据的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格也非常吸引人，它不像一些学术著作那样生硬枯燥，而是充满了活力和启发性。作者在讲解复杂概念时，常常会使用一些生动的比喻和形象的例子，这极大地降低了阅读的门槛，也让学习过程更加有趣。同时，作者在书中提出的各种思考题和练习题，也促使我积极地去动手实践，去检验自己对知识的掌握程度。总的来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱，引领我在统计预测的道路上不断前行。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在介绍一些相对较新的预测技术时的态度。它并没有一味地追求新颖，而是对这些技术进行了审慎的评估，并将其置于现有的统计理论框架之下进行解读。例如，在讨论机器学习在预测中的应用时，它并没有将这些技术视为“黑箱”，而是努力挖掘其背后的统计原理，并将其与传统的统计模型进行比较。这种严谨的态度，让我对这些新兴技术有了更深刻的认识，也让我能够更加理性地看待它们在实际应用中的潜力和局限性。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书

评分☆☆☆☆☆

还不错，书的质量挺好，物流超级快

评分☆☆☆☆☆

典型的中国式教材图书，讲解比较细致，初学必备

评分☆☆☆☆☆

还不错，书的质量挺好，物流超级快

评分☆☆☆☆☆

网上购书快捷方便

评分☆☆☆☆☆

书一直有点霉味 所以就没怎么看 而且后来一直用stata了

评分☆☆☆☆☆

质量好，爱看。

评分☆☆☆☆☆

实用的工具书

评分☆☆☆☆☆

不错，比较实用，但是还没有怎么用