分位数回归模型/格致方法定量研究系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴... 编

图书标签:

• 分位数回归
• 计量经济学
• 格致方法
• 统计建模
• 数据分析
• 回归分析
• 经济学
• 金融学
• 数量经济学
• 模型构建

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 格致

ISBN：9787543227330

商品编码：12752773115

开本：32

出版时间：2017-04-01

基本信息

• 商品名称：分位数回归模型/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)郝令昕//丹尼尔·Q.奈曼|总主编:吴晓刚|译者:肖东亮
• 定价：35
• 出版社：格致
• ISBN号：9787543227330

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-04-01
• 印刷时间：2017-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：187
• 字数：129千字

内容提要

在郝令昕、丹尼尔·Q.奈曼所著的《分位数回归 模型》中，作者建立了收入不平等研究和分位数回归 模型之间的联系，这一问题在此之前极少受到关注。
    作者运用清晰的统计解析和丰富的实证案例，别致地 创建了新模型建构框架和传统模型建构框架之间的联 系。
    

目录

序
**章 引言
第2章 分位数和分位数函数
**节 分布函数、分位数和分位数函数
第2节 样本分位数的抽样分布
第3节 位置和形状的分位差测量方法
第4节 分位数作为某些*小化问题的解决方法
第5节 分位数的性质
第6节 小结
第3章 分位数回归模型及其估计量
**节 线性回归模型及其局限性
第2节 条件中位数和分位数回归模型
第3节 分位数回归估计
第4节 转化与同变性
第5节 小结
第4章 分位数回归的推论
**节 LRM的标准误和置信区间
第2节 QRM的标准误和置信区间
第3节 QRM的自举法
第4节 QRM的拟合优度
第5节 小结
第5章 分位数回归估计值的解释
**节 参照与比较
第2节 条件均值与条件中位数
第3节 其他个别条件分位数的解释
第4节 不同分位数系数的等值检验
第5节 通过QRM结果解释形状变化
第6节 小结
第6章 单调转换QRM的解释
**节 对数尺度上的位置变化
第2节 从对数单位回到初始单位
第3节 对数单位系数的图解
第4节 从对数单位拟合测量形状变化
第5节 小结
第7章 实例：1991年和2001年的收入不平等
**节 观察到的收入差别
第2节 描述统计值
第3节 收入调查数据记录
第4节 拟合优度
第5节 条件均值回归与条件中位数回归
第6节 收入和对数收入方程中QRM估计值的图像化
第7节 非中心位置的分位数回归：**效应
第8节 评估影响位置和形状变化的协变量效应
第9节 小结
附录
注释
参考文献
译名对照表

格致方法定量研究系列：探索数据内在规律的理论与实践 数据，是这个时代最宝贵的财富之一。从海量的商业交易到精密的科学实验，从纷繁复杂的社会现象到个人的健康指标，无不蕴藏着深刻的规律和价值。然而，原始数据的堆砌并不能直接带来洞察，真正有价值的是从中提炼出的、能够解释现象、预测未来、指导决策的知识。这正是“格致方法定量研究系列”所致力于探索的核心——如何运用严谨的科学方法和先进的定量工具，深入挖掘数据的本质，揭示其内在的逻辑与联系，最终实现对现实世界的精准理解与有效干预。 本系列图书并非以某一种特定的统计模型或研究方法为限，而是以“格致”——即探究事物的道理、寻求事物真相——为精神内核，涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛内容。它旨在为读者构建一个坚实的定量研究知识体系，培养科学的研究思维，并提供一套切实可行的研究工具箱。每一本书都力求做到理论与实践并重，既讲解清晰的数学原理和统计概念，又通过丰富的案例分析和代码实现，引导读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 一、 理论基石：构建坚实的定量分析框架 定量研究的根基在于扎实的理论知识。本系列图书将系统性地梳理和讲解定量研究中的核心理论，包括但不限于： 概率论与数理统计基础： 这是所有定量分析的基石。我们将从最基本的概率概念、随机变量、概率分布讲起，逐步深入到参数估计、假设检验、统计推断等核心内容。清晰的数学推导和直观的图示将帮助读者理解统计原理的内在逻辑，避免“知其然不知其所以然”的困境。 回归分析的理论体系： 回归分析是研究变量之间关系的最常用、最强大的工具之一。本系列将从最经典的线性回归模型出发，详尽介绍其假设、参数估计方法（如最小二乘法）、模型诊断（如残差分析、多重共线性检验）以及推断统计。在此基础上，还将延展到广义线性模型，以处理非正态分布的响应变量，例如逻辑回归用于分类问题，泊松回归用于计数数据等。我们将深入探讨模型选择的原则、正则化技术（如 Ridge、Lasso）在避免过拟合中的作用，以及如何构建和解释多变量模型。 时间序列分析的原理： 现实世界中的许多数据都带有时间维度，如股票价格、气象数据、经济指标等。时间序列分析能够捕捉数据随时间变化的模式、趋势、季节性和周期性。本系列将介绍平稳性、自相关、偏自相关等概念，以及 ARIMA、SARIMA、GARCH 等经典模型。重点在于如何识别时间序列的特征，选择合适的模型，并进行预测。 抽样理论与设计： 科学的定量研究离不开可靠的数据。本系列将深入探讨各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及它们的优缺点和适用场景。如何设计有效的抽样方案，以获得具有代表性的样本，是保证研究结论有效性的关键。 实验设计原理： 对于需要主动干预以研究因果关系的研究，实验设计是必不可少的。本系列将介绍随机对照试验（RCT）、准实验设计等，强调对照组、随机化、重复等关键要素，以及如何设计能够有效分离自变量和因变量关系的研究。 二、 方法探索：掌握多样的定量研究工具 理论的深度需要方法的广度来支撑。本系列图书将系统性地介绍和讲解各种先进的定量研究方法，并强调它们在不同研究场景下的应用： 经典统计建模： 除了上述回归分析，还将涉及方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）等用于比较多组均值的方法。我们将详细讲解这些方法的原理、假设条件、检验统计量以及结果的解释，并辅以实际案例。 多元统计分析： 当研究涉及多个变量时，多元统计方法能够帮助我们揭示变量之间的复杂关系。本系列将介绍主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、聚类分析等降维和探索性数据分析技术。这些方法能够帮助我们识别数据中的隐藏结构，发现变量间的内在联系，从而简化模型，提升解释力。 机器学习在定量研究中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习方法在定量研究中的应用越来越广泛。本系列将介绍监督学习（如支持向量机 SVM、决策树、随机森林、梯度提升树）和无监督学习（如 K-Means 聚类）等方法，并重点探讨如何将其应用于预测建模、模式识别和异常检测。我们将强调这些方法的原理、算法实现、模型评估（如交叉验证、AUC、F1-score）以及在实际问题中的应用。 因果推断方法： 理解变量间的因果关系，而非仅仅是相关关系，是定量研究的更高追求。本系列将介绍因果推断的基本概念，如混淆变量、中介变量、中介效应等，并讲解一些关键的因果推断方法，如倾向性得分匹配（PSM）、工具变量法（IV）等。这些方法能够帮助我们更准确地评估干预措施的效果，识别真实原因。 贝叶斯统计方法： 与传统的频率学派统计不同，贝叶斯统计将先验知识与观测数据结合，提供了一种更加灵活和直观的统计推断框架。本系列将介绍贝叶斯定理、后验分布、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等核心概念，并展示其在模型构建、参数估计和不确定性量化方面的优势。 空间计量经济学： 对于地理位置相关的数据，如区域经济发展、环境污染等，空间关系不可忽视。本系列将介绍空间自相关、空间回归模型（如 SAR, SEM）等，帮助读者理解和量化空间依赖性对研究结果的影响。 三、 实践导向：从数据到洞察的转化 理论和方法最终需要通过实践来检验和应用。本系列图书的另一大特色在于其强烈的实践导向： 编程实现与工具应用： 我们将推荐并详细讲解常用的定量研究软件和编程语言，如 R、Python（及其相关库如 NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels, PyMC3）以及 Stata 等。书中将包含大量的代码示例，帮助读者掌握数据清洗、处理、建模、结果可视化等全过程。 案例研究与项目驱动： 每一章节都将配以来源于不同学科领域（如经济学、社会学、医学、生态学、工程学等）的真实案例。这些案例将贯穿理论讲解和方法应用，帮助读者理解抽象概念在具体问题中的落地，学习如何将研究问题转化为定量模型，如何解读模型结果并得出有意义的结论。 数据可视化： 有效的数据可视化是理解数据、展示研究结果的关键。本系列将介绍各种统计图表（如散点图、箱线图、直方图、热力图、地理空间图）的绘制方法，并讲解如何通过可视化清晰地呈现变量关系、模型拟合情况和研究发现。 研究设计与报告撰写： 除了技术层面的方法，本系列还将关注定量研究的整体流程，包括如何界定研究问题、构建研究假设、选择合适的研究方法、收集和管理数据、进行严谨的统计分析，最终如何清晰、准确地撰写研究报告，向他人有效地传达研究成果。 四、 核心理念：严谨、创新与跨界 “格致方法定量研究系列”秉持以下核心理念： 严谨求实： 科学研究的生命在于其严谨性。我们强调对理论基础的深刻理解，对方法选择的审慎考量，对数据处理的精益求精，以及对结果解释的客观审慎。 创新驱动： quantitative research 并非一成不变的套路。本系列鼓励读者拥抱新的方法和技术，探索新的研究思路，将定量分析应用于解决日益复杂的现实问题。 跨界融合： 真实世界的问题往往是跨学科的。本系列图书将打破学科壁垒，展示定量方法如何在不同领域发挥其强大的分析和解决问题的能力，鼓励读者将所学知识融会贯通，应用于自身的专业领域。 适用读者： 本系列图书面向广泛的读者群体，包括但不限于： 高校学生： 经济学、统计学、社会学、心理学、公共卫生、计算机科学、工程学等专业的研究生和高年级本科生，希望系统学习定量研究方法。 科研人员： 致力于提高自身定量研究能力，掌握最新研究工具和方法的研究者，以应对更具挑战性的科研课题。 数据分析师与从业者： 需要将理论知识应用于实际数据分析工作，提升业务洞察和决策支持能力的数据专业人士。 政策制定者与研究助理： 希望理解和运用定量研究成果，以支持政策制定和科学决策的政府部门和研究机构人员。 对定量研究感兴趣的读者： 任何希望深入理解数据背后的规律，并掌握科学分析方法以认识和改变世界的个人。 “格致方法定量研究系列”将是一段激动人心的学习旅程，它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪。通过深入学习本系列内容，读者将能够更加自信地驾驭数据，揭示隐藏在现象背后的深层逻辑，从而在科学研究、商业决策乃至个人成长等各个方面，获得更精准的洞察和更卓越的成果。我们将一起，用科学的方法，探寻世界的真实，格物致知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在它对现代数据科学实践的深刻洞察力上。在当下大数据和机器学习模型大行其道的背景下，很多传统统计模型似乎被边缘化了。然而，本书清晰地论证了分位数回归如何在复杂、非正态分布的数据中，提供比点估计更稳健、更具解释力的洞察。特别是它对于“风险管理”和“不平等性分析”的应用案例，让我耳目一新。它展示了如何通过观察0.05或0.95分位数的变化，来精确地捕捉到极端情况下的系统性风险或最不利群体的特征，这对于政策制定和风险控制部门来说，具有即时的实用价值。这本书提供的是一种思维框架，让我们不再局限于平均水平的判断，而是学会关注数据的“边缘”和“角落”，这才是真正体现定量分析力量所在。总而言之，这是一部既有深厚理论根基，又具备前沿实践指导意义的杰作。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上的选择非常独特，它在保持学术严谨性的同时，又不失一种亲切的探讨语气。我尤其喜欢作者在论证某个数学结论时，偶尔插入的那些带有个人见解的评论性语句。例如，在比较最小二乘和分位数回归的效率时，作者并没有简单地下结论，而是用“这取决于我们对‘最佳’的定义”来引导读者思考，这种开放式的讨论，极大地激发了我的主动思考。这种写作风格，使得原本可能枯燥的数学证明过程，变得像是一场双向的对话，让我感觉作者不仅是知识的传授者，更是研究道路上的同行和伙伴。它避免了那种高高在上、只抛结论的教条主义，让人在学习新知识的同时，也体会到做学问的乐趣和严谨性并存的魅力。

评分☆☆☆☆☆

从另一个角度看，这本书对于方法论的严谨性要求极高，这对于追求学术精度的研究者来说是巨大的福音。它不仅仅停留在模型本身，还花了相当的篇幅讨论了模型的选择、残差的诊断以及结果的有效性检验。我记得有一章专门讲解了Bootstrap方法在分位数回归标准误估计中的应用，其中关于如何设置重采样次数、如何应对不同分位数水平下估计量的差异，都有非常细致的讨论和案例演示。这已经超越了普通教材的范畴，更像是一份高阶研究方法的实战指南。当我尝试用它来分析我自己的金融时间序列数据时，发现书中提供的那些诊断工具——比如分位数残差的QQ图和异方差检验——比我过去依赖的通用统计软件默认输出的信息要丰富得多，也可靠得多。它教会我如何对自己的模型结果产生“健康的怀疑”，而不是盲目地接受。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本《分位数回归模型/格致方法定量研究系列》时，我原本抱持着一种略带功利性的期待，期望能快速掌握一些实用的统计工具，以应对我手头正在进行的数据分析项目。然而，随着阅读的深入，我发现这本书远超出了那种“工具手册”的范畴。它像一位耐心的老教授，没有急于展示那些华丽的公式推导，而是首先花了大量的篇幅在讨论“为什么需要分位数回归”。作者巧妙地用日常生活中收入不均、房价波动等实例，生动地阐释了传统最小二乘法在处理异常值和异方差问题时的局限性。这种从问题痛点出发的叙事方式，让一个初学者也能迅速建立起对这种方法的直观认识。特别是关于“条件分位数”的几何意义的解释，简直是点睛之笔，让我明白了它如何能够提供比均值更丰富、更全面的数据分布信息。对于那些习惯了“黑箱操作”的读者来说，这本书提供的“白箱”视角，绝对是一次思维上的重塑。它不是简单地告诉你“如何计算”，而是告诉你“为什么这样做是更有意义的”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直可以称得上是教科书级别的典范。它采用了螺旋上升的讲解方式，使得知识点的铺陈既有层次感又不至于让人感到突兀。在介绍了基础的线性分位数回归之后，作者并没有停留在理论的舒适区，而是立刻将读者带入了更具挑战性的非参数和半参数模型。我特别欣赏它对“核估计”和“局部多项式回归”在分位数估计中应用的详细论述。这些内容通常在高级计量经济学教材中才会深入探讨，但在这里，作者用清晰的图表和逻辑严密的论述，将复杂的概念化繁为简。我能感受到作者在文字中倾注的心血，试图弥合理论深度与实际应用之间的鸿沟。每当我觉得即将被那些数学符号淹没时，总能找到一个精妙的例子或一个总结性的段落把我拉回来，提醒我关注这些技术背后的经济学或统计学含义。这本书的阅读体验，与其说是“学习”，不如说是一场结构严谨的“智力探险”。