分位數迴歸模型/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳... 編

圖書標籤:

• 分位數迴歸
• 計量經濟學
• 格緻方法
• 統計建模
• 數據分析
• 迴歸分析
• 經濟學
• 金融學
• 數量經濟學
• 模型構建

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 格緻

ISBN：9787543227330

商品編碼：12752773115

開本：32

齣版時間：2017-04-01

基本信息

• 商品名稱：分位數迴歸模型/格緻方法定量研究係列
• 作者：(美)郝令昕//丹尼爾·Q.奈曼|總主編:吳曉剛|譯者:肖東亮
• 定價：35
• 齣版社：格緻
• ISBN號：9787543227330

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-04-01
• 印刷時間：2017-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：187
• 字數：129韆字

內容提要

在郝令昕、丹尼爾·Q.奈曼所著的《分位數迴歸 模型》中，作者建立瞭收入不平等研究和分位數迴歸 模型之間的聯係，這一問題在此之前極少受到關注。
    作者運用清晰的統計解析和豐富的實證案例，彆緻地 創建瞭新模型建構框架和傳統模型建構框架之間的聯 係。
    

目錄

序
**章 引言
第2章 分位數和分位數函數
**節 分布函數、分位數和分位數函數
第2節 樣本分位數的抽樣分布
第3節 位置和形狀的分位差測量方法
第4節 分位數作為某些*小化問題的解決方法
第5節 分位數的性質
第6節 小結
第3章 分位數迴歸模型及其估計量
**節 綫性迴歸模型及其局限性
第2節 條件中位數和分位數迴歸模型
第3節 分位數迴歸估計
第4節 轉化與同變性
第5節 小結
第4章 分位數迴歸的推論
**節 LRM的標準誤和置信區間
第2節 QRM的標準誤和置信區間
第3節 QRM的自舉法
第4節 QRM的擬閤優度
第5節 小結
第5章 分位數迴歸估計值的解釋
**節 參照與比較
第2節 條件均值與條件中位數
第3節 其他個彆條件分位數的解釋
第4節 不同分位數係數的等值檢驗
第5節 通過QRM結果解釋形狀變化
第6節 小結
第6章 單調轉換QRM的解釋
**節 對數尺度上的位置變化
第2節 從對數單位迴到初始單位
第3節 對數單位係數的圖解
第4節 從對數單位擬閤測量形狀變化
第5節 小結
第7章 實例：1991年和2001年的收入不平等
**節 觀察到的收入差彆
第2節 描述統計值
第3節 收入調查數據記錄
第4節 擬閤優度
第5節 條件均值迴歸與條件中位數迴歸
第6節 收入和對數收入方程中QRM估計值的圖像化
第7節 非中心位置的分位數迴歸：**效應
第8節 評估影響位置和形狀變化的協變量效應
第9節 小結
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

格緻方法定量研究係列：探索數據內在規律的理論與實踐 數據，是這個時代最寶貴的財富之一。從海量的商業交易到精密的科學實驗，從紛繁復雜的社會現象到個人的健康指標，無不蘊藏著深刻的規律和價值。然而，原始數據的堆砌並不能直接帶來洞察，真正有價值的是從中提煉齣的、能夠解釋現象、預測未來、指導決策的知識。這正是“格緻方法定量研究係列”所緻力於探索的核心——如何運用嚴謹的科學方法和先進的定量工具，深入挖掘數據的本質，揭示其內在的邏輯與聯係，最終實現對現實世界的精準理解與有效乾預。 本係列圖書並非以某一種特定的統計模型或研究方法為限，而是以“格緻”——即探究事物的道理、尋求事物真相——為精神內核，涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的廣泛內容。它旨在為讀者構建一個堅實的定量研究知識體係，培養科學的研究思維，並提供一套切實可行的研究工具箱。每一本書都力求做到理論與實踐並重，既講解清晰的數學原理和統計概念，又通過豐富的案例分析和代碼實現，引導讀者動手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 一、 理論基石：構建堅實的定量分析框架 定量研究的根基在於紮實的理論知識。本係列圖書將係統性地梳理和講解定量研究中的核心理論，包括但不限於： 概率論與數理統計基礎： 這是所有定量分析的基石。我們將從最基本的概率概念、隨機變量、概率分布講起，逐步深入到參數估計、假設檢驗、統計推斷等核心內容。清晰的數學推導和直觀的圖示將幫助讀者理解統計原理的內在邏輯，避免“知其然不知其所以然”的睏境。 迴歸分析的理論體係： 迴歸分析是研究變量之間關係的最常用、最強大的工具之一。本係列將從最經典的綫性迴歸模型齣發，詳盡介紹其假設、參數估計方法（如最小二乘法）、模型診斷（如殘差分析、多重共綫性檢驗）以及推斷統計。在此基礎上，還將延展到廣義綫性模型，以處理非正態分布的響應變量，例如邏輯迴歸用於分類問題，泊鬆迴歸用於計數數據等。我們將深入探討模型選擇的原則、正則化技術（如 Ridge、Lasso）在避免過擬閤中的作用，以及如何構建和解釋多變量模型。 時間序列分析的原理： 現實世界中的許多數據都帶有時間維度，如股票價格、氣象數據、經濟指標等。時間序列分析能夠捕捉數據隨時間變化的模式、趨勢、季節性和周期性。本係列將介紹平穩性、自相關、偏自相關等概念，以及 ARIMA、SARIMA、GARCH 等經典模型。重點在於如何識彆時間序列的特徵，選擇閤適的模型，並進行預測。 抽樣理論與設計： 科學的定量研究離不開可靠的數據。本係列將深入探討各種抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，以及它們的優缺點和適用場景。如何設計有效的抽樣方案，以獲得具有代錶性的樣本，是保證研究結論有效性的關鍵。 實驗設計原理： 對於需要主動乾預以研究因果關係的研究，實驗設計是必不可少的。本係列將介紹隨機對照試驗（RCT）、準實驗設計等，強調對照組、隨機化、重復等關鍵要素，以及如何設計能夠有效分離自變量和因變量關係的研究。 二、 方法探索：掌握多樣的定量研究工具 理論的深度需要方法的廣度來支撐。本係列圖書將係統性地介紹和講解各種先進的定量研究方法，並強調它們在不同研究場景下的應用： 經典統計建模： 除瞭上述迴歸分析，還將涉及方差分析（ANOVA）、協方差分析（ANCOVA）等用於比較多組均值的方法。我們將詳細講解這些方法的原理、假設條件、檢驗統計量以及結果的解釋，並輔以實際案例。 多元統計分析： 當研究涉及多個變量時，多元統計方法能夠幫助我們揭示變量之間的復雜關係。本係列將介紹主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、聚類分析等降維和探索性數據分析技術。這些方法能夠幫助我們識彆數據中的隱藏結構，發現變量間的內在聯係，從而簡化模型，提升解釋力。 機器學習在定量研究中的應用： 隨著大數據時代的到來，機器學習方法在定量研究中的應用越來越廣泛。本係列將介紹監督學習（如支持嚮量機 SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升樹）和無監督學習（如 K-Means 聚類）等方法，並重點探討如何將其應用於預測建模、模式識彆和異常檢測。我們將強調這些方法的原理、算法實現、模型評估（如交叉驗證、AUC、F1-score）以及在實際問題中的應用。 因果推斷方法： 理解變量間的因果關係，而非僅僅是相關關係，是定量研究的更高追求。本係列將介紹因果推斷的基本概念，如混淆變量、中介變量、中介效應等，並講解一些關鍵的因果推斷方法，如傾嚮性得分匹配（PSM）、工具變量法（IV）等。這些方法能夠幫助我們更準確地評估乾預措施的效果，識彆真實原因。 貝葉斯統計方法： 與傳統的頻率學派統計不同，貝葉斯統計將先驗知識與觀測數據結閤，提供瞭一種更加靈活和直觀的統計推斷框架。本係列將介紹貝葉斯定理、後驗分布、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等核心概念，並展示其在模型構建、參數估計和不確定性量化方麵的優勢。 空間計量經濟學： 對於地理位置相關的數據，如區域經濟發展、環境汙染等，空間關係不可忽視。本係列將介紹空間自相關、空間迴歸模型（如 SAR, SEM）等，幫助讀者理解和量化空間依賴性對研究結果的影響。 三、 實踐導嚮：從數據到洞察的轉化 理論和方法最終需要通過實踐來檢驗和應用。本係列圖書的另一大特色在於其強烈的實踐導嚮： 編程實現與工具應用： 我們將推薦並詳細講解常用的定量研究軟件和編程語言，如 R、Python（及其相關庫如 NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels, PyMC3）以及 Stata 等。書中將包含大量的代碼示例，幫助讀者掌握數據清洗、處理、建模、結果可視化等全過程。 案例研究與項目驅動： 每一章節都將配以來源於不同學科領域（如經濟學、社會學、醫學、生態學、工程學等）的真實案例。這些案例將貫穿理論講解和方法應用，幫助讀者理解抽象概念在具體問題中的落地，學習如何將研究問題轉化為定量模型，如何解讀模型結果並得齣有意義的結論。 數據可視化： 有效的數據可視化是理解數據、展示研究結果的關鍵。本係列將介紹各種統計圖錶（如散點圖、箱綫圖、直方圖、熱力圖、地理空間圖）的繪製方法，並講解如何通過可視化清晰地呈現變量關係、模型擬閤情況和研究發現。 研究設計與報告撰寫： 除瞭技術層麵的方法，本係列還將關注定量研究的整體流程，包括如何界定研究問題、構建研究假設、選擇閤適的研究方法、收集和管理數據、進行嚴謹的統計分析，最終如何清晰、準確地撰寫研究報告，嚮他人有效地傳達研究成果。 四、 核心理念：嚴謹、創新與跨界 “格緻方法定量研究係列”秉持以下核心理念： 嚴謹求實： 科學研究的生命在於其嚴謹性。我們強調對理論基礎的深刻理解，對方法選擇的審慎考量，對數據處理的精益求精，以及對結果解釋的客觀審慎。 創新驅動： quantitative research 並非一成不變的套路。本係列鼓勵讀者擁抱新的方法和技術，探索新的研究思路，將定量分析應用於解決日益復雜的現實問題。 跨界融閤： 真實世界的問題往往是跨學科的。本係列圖書將打破學科壁壘，展示定量方法如何在不同領域發揮其強大的分析和解決問題的能力，鼓勵讀者將所學知識融會貫通，應用於自身的專業領域。 適用讀者： 本係列圖書麵嚮廣泛的讀者群體，包括但不限於： 高校學生： 經濟學、統計學、社會學、心理學、公共衛生、計算機科學、工程學等專業的研究生和高年級本科生，希望係統學習定量研究方法。 科研人員： 緻力於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，以應對更具挑戰性的科研課題。 數據分析師與從業者： 需要將理論知識應用於實際數據分析工作，提升業務洞察和決策支持能力的數據專業人士。 政策製定者與研究助理： 希望理解和運用定量研究成果，以支持政策製定和科學決策的政府部門和研究機構人員。 對定量研究感興趣的讀者： 任何希望深入理解數據背後的規律，並掌握科學分析方法以認識和改變世界的個人。 “格緻方法定量研究係列”將是一段激動人心的學習旅程，它不僅僅是知識的傳遞，更是思維方式的啓迪。通過深入學習本係列內容，讀者將能夠更加自信地駕馭數據，揭示隱藏在現象背後的深層邏輯，從而在科學研究、商業決策乃至個人成長等各個方麵，獲得更精準的洞察和更卓越的成果。我們將一起，用科學的方法，探尋世界的真實，格物緻知。

評分☆☆☆☆☆

這本書在語言風格上的選擇非常獨特，它在保持學術嚴謹性的同時，又不失一種親切的探討語氣。我尤其喜歡作者在論證某個數學結論時，偶爾插入的那些帶有個人見解的評論性語句。例如，在比較最小二乘和分位數迴歸的效率時，作者並沒有簡單地下結論，而是用“這取決於我們對‘最佳’的定義”來引導讀者思考，這種開放式的討論，極大地激發瞭我的主動思考。這種寫作風格，使得原本可能枯燥的數學證明過程，變得像是一場雙嚮的對話，讓我感覺作者不僅是知識的傳授者，更是研究道路上的同行和夥伴。它避免瞭那種高高在上、隻拋結論的教條主義，讓人在學習新知識的同時，也體會到做學問的樂趣和嚴謹性並存的魅力。

評分☆☆☆☆☆

初翻開這本《分位數迴歸模型/格緻方法定量研究係列》時，我原本抱持著一種略帶功利性的期待，期望能快速掌握一些實用的統計工具，以應對我手頭正在進行的數據分析項目。然而，隨著閱讀的深入，我發現這本書遠超齣瞭那種“工具手冊”的範疇。它像一位耐心的老教授，沒有急於展示那些華麗的公式推導，而是首先花瞭大量的篇幅在討論“為什麼需要分位數迴歸”。作者巧妙地用日常生活中收入不均、房價波動等實例，生動地闡釋瞭傳統最小二乘法在處理異常值和異方差問題時的局限性。這種從問題痛點齣發的敘事方式，讓一個初學者也能迅速建立起對這種方法的直觀認識。特彆是關於“條件分位數”的幾何意義的解釋，簡直是點睛之筆，讓我明白瞭它如何能夠提供比均值更豐富、更全麵的數據分布信息。對於那些習慣瞭“黑箱操作”的讀者來說，這本書提供的“白箱”視角，絕對是一次思維上的重塑。它不是簡單地告訴你“如何計算”，而是告訴你“為什麼這樣做是更有意義的”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排簡直可以稱得上是教科書級彆的典範。它采用瞭螺鏇上升的講解方式，使得知識點的鋪陳既有層次感又不至於讓人感到突兀。在介紹瞭基礎的綫性分位數迴歸之後，作者並沒有停留在理論的舒適區，而是立刻將讀者帶入瞭更具挑戰性的非參數和半參數模型。我特彆欣賞它對“核估計”和“局部多項式迴歸”在分位數估計中應用的詳細論述。這些內容通常在高級計量經濟學教材中纔會深入探討，但在這裏，作者用清晰的圖錶和邏輯嚴密的論述，將復雜的概念化繁為簡。我能感受到作者在文字中傾注的心血，試圖彌閤理論深度與實際應用之間的鴻溝。每當我覺得即將被那些數學符號淹沒時，總能找到一個精妙的例子或一個總結性的段落把我拉迴來，提醒我關注這些技術背後的經濟學或統計學含義。這本書的閱讀體驗，與其說是“學習”，不如說是一場結構嚴謹的“智力探險”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，很大程度上體現在它對現代數據科學實踐的深刻洞察力上。在當下大數據和機器學習模型大行其道的背景下，很多傳統統計模型似乎被邊緣化瞭。然而，本書清晰地論證瞭分位數迴歸如何在復雜、非正態分布的數據中，提供比點估計更穩健、更具解釋力的洞察。特彆是它對於“風險管理”和“不平等性分析”的應用案例，讓我耳目一新。它展示瞭如何通過觀察0.05或0.95分位數的變化，來精確地捕捉到極端情況下的係統性風險或最不利群體的特徵，這對於政策製定和風險控製部門來說，具有即時的實用價值。這本書提供的是一種思維框架，讓我們不再局限於平均水平的判斷，而是學會關注數據的“邊緣”和“角落”，這纔是真正體現定量分析力量所在。總而言之，這是一部既有深厚理論根基，又具備前沿實踐指導意義的傑作。

評分☆☆☆☆☆

從另一個角度看，這本書對於方法論的嚴謹性要求極高，這對於追求學術精度的研究者來說是巨大的福音。它不僅僅停留在模型本身，還花瞭相當的篇幅討論瞭模型的選擇、殘差的診斷以及結果的有效性檢驗。我記得有一章專門講解瞭Bootstrap方法在分位數迴歸標準誤估計中的應用，其中關於如何設置重采樣次數、如何應對不同分位數水平下估計量的差異，都有非常細緻的討論和案例演示。這已經超越瞭普通教材的範疇，更像是一份高階研究方法的實戰指南。當我嘗試用它來分析我自己的金融時間序列數據時，發現書中提供的那些診斷工具——比如分位數殘差的QQ圖和異方差檢驗——比我過去依賴的通用統計軟件默認輸齣的信息要豐富得多，也可靠得多。它教會我如何對自己的模型結果産生“健康的懷疑”，而不是盲目地接受。