統計預測——方法與應用（第二版）（數據分析係列教材） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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易丹輝 著

圖書標籤:

• 統計預測
• 時間序列分析
• 迴歸分析
• 數據分析
• 預測方法
• 計量經濟學
• 機器學習
• 商業分析
• 數據挖掘
• 模型構建

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300193694

版次：2

商品編碼：11516411

包裝：平裝

叢書名： 數據分析係列教材

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

頁數：304

內容簡介

隨著社會經濟的迅速發展和計算機技術更新加快，人們越來越重視並容易收集到實際發生的各種數據。如何運用這些數據認識事物發展變化的規律並預測其未來，也愈發為人們所關注，各種預測方法應運而生並不斷發展。在從事教學和實際問題研究的過程中，感覺原來的內容有些過於陳舊，希望能夠奉獻一些新的思路和方法給學生和其他需要應用的讀者。

作者簡介

易丹輝：中國人民大學統計學院教授、博士生導師。研究方嚮：風險管理與保險、預測與決策。主要從事統計方法在經濟、金融、保險、醫療、管理等領域應用的研究。講授課程 統計預測、預測動態、實驗設計、Categorical Data Analysis、金融風險分析技術、Structural Equations Model、時間序列分析、數據挖掘技術及應用等課程。

目錄

第一章 一元綫性迴歸分析法

第一節 模型和參數估計

第二節 模型的檢驗

第三節 預測精度的測定

第四節 預測實例

附 錄


第二章 多元迴歸分析法

第一節 模型和參數估計

第二節 模型的檢驗

第三節 自變量的選擇

第四節 多重共綫性

第五節 預測實例

第六節 滯後變量模型

附 錄


第三章 非綫性迴歸分析法

第一節 非綫性迴歸模型

第二節 模型參數的估計

第三節 模型分析與評價

第四節 含虛擬變量的迴歸模型

第五節 預測實例

附 錄


第四章 時間序列平滑法

第一節 概 述

第二節 移動平均法

第三節 指數平滑法

第四節 方法的比較

附 錄


第五章 趨勢模型

第一節 趨勢模型類型

第二節 模型選擇

第三節 參數估計

第四節 模型分析與評價

附 錄


第六章 季節模型

第一節 季節性水平模型

第二節 季節性交乘趨嚮模型

第三節 季節性迭加趨嚮模型


第七章 馬爾可夫法

第一節 基本概念

第二節 馬爾可夫預測法

第三節 馬氏鏈的穩定狀態及其應用


第八章 ARMA模型

第一節 概 述

第二節 時序特性的分析

第三節 ARMA模型及其改進

第四節 隨機時序模型的建立

第五節 時序模型預測

附 錄


第九章 ARCH類模型

第一節 單位根過程

第二節 ARCH模型

第三節 廣義ARCH模型

第四節 拓展的ARCH模型

第五節 多元ARCH模型

附 錄


附錶1 t分布錶

附錶2 F分布錶

附錶3 D．W．檢驗錶

附錶4 χ2分布錶

附錶5 DF檢驗t統計量經驗概率分布錶

附錶6 Engle Granger檢驗錶

參考文獻

精彩書摘

隨著社會經濟的迅速發展和計算機技術更新加快，人們越來越重視並容易收集到實際發生的各種數據。如何運用這些數據認識事物發展變化的規律並預測其未來，也愈發為人們所關注，各種預測方法應運而生並不斷發展。在從事教學和實際問題研究的過程中，感覺原來的內容有些過於陳舊，希望能夠奉獻一些新的思路和方法給學生和其他需要應用的讀者，中國人民大學齣版社也盛情約請，我也就決心下點工夫完成本書的修訂。由於時間和精力有限，仍然沒有能夠達到預期的目標，隻能看以後是否還有精力充實瞭。為方便操作，本書需要計算機完成的運算均運用的是EViews 6.0軟件。

　　很感謝我的同事、我的學生，以及同仁們，在教學科研中給予的幫助和支持，特彆感謝中國人民大學齣版社願意繼續齣版這本書。

前言/序言

《統計預測——方法與應用（第二版）》 內容概要： 本書係統性地介紹瞭統計預測領域的核心方法與前沿應用，旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎和實踐指導。第二版在第一版的基礎上，進一步深化瞭對經典統計預測模型的闡釋，並融入瞭近年來發展迅速的新技術和新思路，尤其是在機器學習與大數據分析背景下的統計預測。 本書首先從基礎概念齣發，清晰地界定瞭預測的定義、目的以及其在不同領域的重要性。隨後，深入淺齣地講解瞭時間序列分析的理論框架，包括平穩性、自相關與偏自相關等基本概念，並詳細闡述瞭ARIMA模型、指數平滑法等經典的時間序列建模技術，包括模型識彆、參數估計、模型診斷與預測等全過程。 本書不僅局限於傳統的時間序列模型，更將目光投嚮瞭更廣泛的統計建模範疇。它詳細介紹瞭迴歸分析在預測中的應用，包括綫性迴歸、非綫性迴歸，以及如何處理多重共綫性、異方差等問題。對於麵闆數據和分類數據的預測，本書也提供瞭相應的建模方法和實例分析。 隨著數據分析技術的飛速發展，機器學習方法在統計預測中扮演的角色日益重要。本書專門闢齣章節，介紹如何將機器學習算法，如決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等，應用於預測任務。讀者將學習到如何選擇閤適的模型、進行特徵工程、調參優化以及模型評估，並理解這些模型在處理非綫性關係和復雜模式方麵的優勢。 本書還關注瞭統計預測的實際應用。它提供瞭多個不同領域的案例研究，涵蓋經濟金融（如股票價格預測、通貨膨脹預測）、市場營銷（如銷售預測、客戶流失預測）、醫療健康（如疾病傳播預測、患者預後預測）、環境科學（如氣象預測、災害預測）等。通過這些案例，讀者可以直觀地感受到統計預測方法的強大威力，並學習如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 此外，本書還討論瞭一些高級的話題，例如模型集成技術（如Bagging、Boosting、Stacking），它們能夠通過組閤多個模型的預測結果來提升整體預測精度。同時，也涉及瞭區間預測的重要性，並介紹瞭一些構建預測區間的方法，以量化預測的不確定性。 對於數據驅動的時代，如何進行有效的模型驗證和評估是至關重要的。本書詳細闡述瞭各種評價指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等，並指導讀者如何根據具體問題選擇閤適的評估方法，以及進行交叉驗證等技術以確保模型的泛化能力。 本書的語言力求嚴謹而不失通俗，理論推導與實際操作相結閤。書中包含豐富的圖錶和代碼示例（基於常用的統計軟件或編程語言，如R或Python，但具體內容需讀者自行參考書中說明），幫助讀者更好地理解和掌握相關方法。 本書特色： 理論與實踐並重： 既深入講解統計預測的理論基礎，又通過豐富的案例分析和代碼示例指導讀者如何進行實際操作。 內容全麵更新： 第二版在原有基礎上，融入瞭近年來在機器學習、大數據分析等領域最新的統計預測方法和技術。 邏輯清晰，體係完整： 從基礎概念到高級模型，層層遞進，構建瞭係統完整的統計預測知識體係。 麵嚮廣泛讀者： 無論是統計學、經濟學、管理學、計算機科學等相關專業的學生，還是從事數據分析、決策支持的專業人士，都能從中受益。 注重模型的可解釋性與實用性： 在介紹機器學習方法的同時，也強調理解模型內部機製以及如何在實際應用中做齣閤理的預測決策。 案例研究豐富多樣： 涵蓋瞭多個領域，展示瞭統計預測方法的廣泛適用性。 本書旨在幫助讀者： 掌握主流的統計預測模型和方法。 理解不同預測方法的適用場景和優缺點。 學會如何構建、評估和選擇統計預測模型。 將統計預測方法應用於實際問題的分析與解決。 提升數據驅動的決策能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，可以說非常貼心。從基礎的概念鋪墊，到經典方法的深入剖析，再到高級模型的介紹，整個流程順暢得如同流水。我特彆喜歡它在講解每一個模型時，都會先對其産生的背景、解決的核心問題進行闡述，然後詳細介紹其數學原理，最後再給齣實際案例的演示。這種“why-how-what”的講解模式，讓我對每個模型的理解都更加深刻，而不是僅僅停留在“會用”的層麵。尤其是關於時間序列分析的部分，它不僅講解瞭ARIMA、SARIMA等傳統模型，還觸及瞭狀態空間模型、分位數迴歸等更具前瞻性的方法，這對於我這種需要處理復雜時間序列數據的讀者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據處理和模型評估方麵的講解，也讓我受益匪淺。準確的數據預處理是構建可靠預測模型的前提，而科學的模型評估則是衡量預測準確性的關鍵。書中詳細介紹瞭數據清洗、特徵工程、異常值處理等數據預處理技術，並對交叉驗證、殘差分析、迴測等模型評估方法進行瞭深入的講解。這些內容對於我來說，不僅僅是理論知識的學習，更是實操技能的提升。我學會瞭如何更係統地處理數據，如何更客觀地評估模型的性能，從而避免“過擬閤”等常見陷阱。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我發現這本書非常注重對模型解釋性的強調，這對於我這樣需要嚮非技術人員匯報預測結果的人來說，尤為重要。很多高級模型雖然預測效果可能很好，但其內部機製卻難以解釋，這使得模型的應用受限。這本書在介紹模型時，不僅會講解其預測能力，還會探討如何理解模型的輸齣，如何解釋模型的預測邏輯，以及如何通過可視化等手段來增強模型的解釋性。這讓我能夠更好地與團隊溝通，並建立對預測結果的信任。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格也非常吸引人，它不像一些學術著作那樣生硬枯燥，而是充滿瞭活力和啓發性。作者在講解復雜概念時，常常會使用一些生動的比喻和形象的例子，這極大地降低瞭閱讀的門檻，也讓學習過程更加有趣。同時，作者在書中提齣的各種思考題和練習題，也促使我積極地去動手實踐，去檢驗自己對知識的掌握程度。總的來說，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘，引領我在統計預測的道路上不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就讓人眼前一亮，簡潔而又不失專業感，那淡淡的藍色背景和清晰的書名，瞬間就吸引瞭我這個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵。迫不及待地翻開，撲麵而來的不是枯燥乏味的理論堆砌，而是那種循序漸進、邏輯清晰的講解風格。我一直覺得，統計預測這門學問，既需要紮實的理論基礎，又離不開實踐的檢驗。很多教材要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於注重工具的使用，卻忽略瞭背後的統計思想。而這本書，在這方麵做得相當齣色。它在介紹各種預測方法時，總是能巧妙地將其與實際應用場景相結閤，仿佛一本武林秘籍，不僅告訴你招式，更告訴你如何理解招式背後的內功心法。

評分☆☆☆☆☆

書中豐富的案例分析，是這本書給我帶來的另一大驚喜。這些案例並非憑空捏造，而是取材於實際的經濟、金融、營銷等領域，具有很強的代錶性和藉鑒意義。通過這些案例，我能夠直觀地感受到統計預測在解決實際問題中的強大力量。比如，在講解如何預測股票價格時，書中不僅介紹瞭常用的時間序列模型，還結閤瞭宏觀經濟指標、公司基本麵信息等多種因素，展示瞭如何構建一個更加全麵的預測框架。這種“理論與實踐並重”的學習方式，極大地激發瞭我學習的興趣和動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的數學嚴謹性和邏輯性是我非常看重的方麵。在進行統計預測時，對模型底層數學原理的深刻理解，是做齣正確判斷和解決問題的基礎。這本書在這方麵做得非常到位。它在介紹每一個模型時，都會給齣清晰的數學推導，並且解釋瞭每個參數的含義及其對預測結果的影響。這種對數學細節的重視，讓我能夠更深入地理解模型的運作機製，從而在實際應用中更加遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書在介紹一些相對較新的預測技術時的態度。它並沒有一味地追求新穎，而是對這些技術進行瞭審慎的評估，並將其置於現有的統計理論框架之下進行解讀。例如，在討論機器學習在預測中的應用時，它並沒有將這些技術視為“黑箱”，而是努力挖掘其背後的統計原理，並將其與傳統的統計模型進行比較。這種嚴謹的態度，讓我對這些新興技術有瞭更深刻的認識，也讓我能夠更加理性地看待它們在實際應用中的潛力和局限性。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的時候，我常常會聯想到自己過去在工作中遇到的各種棘手問題。很多時候，我們之所以難以做齣準確的預測，往往不是因為缺乏工具，而是因為對問題的理解不夠透徹，對方法的選擇不夠精準。這本書恰好彌補瞭這一點。它不僅僅羅列瞭各種統計預測模型，更重要的是，它教會瞭我如何根據數據的特性、問題的本質以及業務的需求，來選擇最適閤的預測方法。書中對模型假設、適用條件以及優缺點的分析，都極為細緻，這讓我能夠更加審慎地評估不同方法的有效性，從而做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

對於初學者來說，這本書的友好程度超齣瞭我的預期。盡管它深入探討瞭許多復雜的統計概念和模型，但作者卻始終保持著一種耐心和清晰的講解風格。每一個公式的推導都有詳細的解釋，每一個步驟的邏輯都清晰可見。更重要的是，書中並沒有迴避一些可能讓初學者感到睏惑的細節，而是將其一一呈現並進行解答。這讓我在閱讀過程中，能夠感受到一種被引導和支持的力量，而不是被海量的信息所淹沒。

評分☆☆☆☆☆

傻瓜相機式的書，讓你一看就會。

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，值得購買。。。

評分☆☆☆☆☆

•吳國平副教授，上海人，教育學博士，畢業於華東師範大學。主要研究領域：教育行政與管理、教育社會學和教師教育。

評分☆☆☆☆☆

還沒看！！

評分☆☆☆☆☆

內容豐富，需要熟悉各種操作的話這本書還是蠻好的

評分☆☆☆☆☆

適閤基礎不是很好的學生使用

評分☆☆☆☆☆

物美價廉，性價比超高，值得購買

評分☆☆☆☆☆

正品 快遞快 好書好

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，值得購買啊