正版名EViews統計分析與應用(第3版)9787121284212馬慧慧

正版名EViews統計分析與應用(第3版)9787121284212馬慧慧 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

馬慧慧 著
圖書標籤:
  • EViews
  • 計量經濟學
  • 統計分析
  • 數據分析
  • 經濟學
  • 金融學
  • 建模
  • 迴歸分析
  • 時間序列分析
  • 馬慧慧
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店鋪: 玄岩璞圖書專營店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121284212
商品編碼:26623444424
包裝:平裝
齣版時間:2016-04-01

具體描述

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基本信息

書名:EViews統計分析與應用(第3版)

定價:59.80元

作者:馬慧慧

齣版社:電子工業齣版社

齣版日期:2016-04-01

ISBN:9787121284212

字數:

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝

開本:16開

商品重量:0.4kg

編輯推薦


本書以EViews 9.0為依據,以案例為基礎,突齣計量分析、實例分析和EViews操作的有機結閤。內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂,係統介紹瞭EViews的各種統計分析方法。

內容提要


EViews(Econometrics Views),是美國QMS公司開發的一款運行於Windows環境下的經濟計量分析統計軟件,是進行數據分析、迴歸分析和預測的實用工具,其廣泛應用於經濟學、金融保險、社會科學、自然科學等眾多領域。作為目前流行的計量經濟工具軟件之一,EViews以功能強大、操作簡便且具有可視化的操作風格而著稱。EViews擁有強大的命令功能和批處理語言功能,程序語言簡單易懂。 本書以EViews 9.0為依據,以案例為基礎,突齣計量分析、實例分析和EViews操作的有機結閤。在每一章前簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理,介紹EViews中常用統計方法的操作步驟,並結閤實例演示EViews的操作與輸齣結果解讀,使讀者對計量統計方法的應用與軟件的操作有一個全麵的瞭解。 本書共分20章,按照數據處理、繪圖操作、基本統計分析、迴歸與建模分析、預測和編程操作順序編寫。內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂,係統介紹瞭EViews的各種統計分析方法。

目錄


作者介紹


馬慧慧(1982-),女,河南新鄉人,畢業於河南師範大學,獲經濟法碩士學位,現為河南科技學院高職學院教師,研究方嚮經濟學,經濟法方嚮。參與編寫教材3部,先後在《安徽農業科學》《信陽農業高等專科學校學報》《現代經濟信息》等期刊發錶學術論文近10篇。

文摘




序言



《數據驅動的決策藝術:洞悉商業真相,引領未來走嚮》 內容梗概 本書並非一本教科書,而是一部關於如何運用強大數據分析工具,將海量信息轉化為 actionable insights,從而實現精準決策和業務增長的實踐指南。我們緻力於為您揭示數據背後的故事,賦能您在日益復雜和動態的市場環境中,成為一名卓越的商業決策者。本書將帶領您踏上一段從理解數據本質,到掌握高級分析技巧,再到將分析結果轉化為具體商業策略的完整旅程。 第一部分:數據思維的基石——理解與解讀 在信息爆炸的時代,數據無處不在,但數據的價值並非自動顯現。本部分將從根本上重塑您對數據的認知。我們不為您羅列枯燥的理論,而是通過生動的案例,引導您理解不同類型數據的內在屬性、潛在偏見以及它們如何影響決策的準確性。您將學會: 數據的生命周期與質量評估: 從數據采集、清洗、存儲到分析,理解每個環節的重要性。如何識彆和處理缺失值、異常值,確保數據的可靠性,避免“垃圾進,垃圾齣”的睏境。我們將探討數據治理的基本原則,以及構建高質量數據集的重要性,為後續分析打下堅實基礎。 變量的本質與關係探索: 區分定性與定量數據,理解不同變量之間的相關性、因果性以及潛在的混淆因素。我們將深入探討描述性統計的應用,例如均值、中位數、方差、標準差等,以及如何通過可視化手段(如直方圖、散點圖、箱綫圖)直觀地呈現數據分布和變量間的初步關係,為更深入的分析提供方嚮。 統計思維在商業場景的應用: 瞭解統計學原理如何在市場營銷、銷售預測、客戶分析、風險管理等商業領域發揮關鍵作用。我們將通過實際商業問題,展示統計思維如何幫助我們識彆趨勢、發現規律、評估可能性,從而規避盲目性和主觀臆斷。 第二部分:駕馭分析工具——從基礎到精通 理論的掌握需要強大的工具作為支撐。本部分將為您精心挑選並深入解析一係列業界領先的數據分析工具(這裏不具體點名,而是強調工具的普適性和能力),並教授您如何高效地運用它們來完成復雜的分析任務。您將掌握: 數據預處理與轉換的藝術: 學習如何使用工具進行數據清洗、閤並、拆分、重塑以及創建新的派生變量。我們將重點關注數據轉換的技巧,例如對數轉換、標準化、歸一化等,以及它們如何滿足不同模型的要求。 描述性統計與探索性數據分析(EDA)的進階: 超越基礎的描述,學習如何運用工具進行更深入的數據探索。包括但不限於:分組統計、交叉錶分析、多變量關係的可視化探索,以及如何通過這些方法快速發現數據中的異常、模式和潛在關聯。 推斷性統計與假設檢驗的實戰: 理解樣本推斷總體的基本原理,掌握如何運用工具進行t檢驗、卡方檢驗、方差分析等,以及如何解釋檢驗結果並得齣具有統計學意義的結論。我們將重點放在理解假設檢驗的邏輯和實際應用場景,幫助您在不確定性中做齣更可靠的判斷。 迴歸分析的深度應用: 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸,再到非綫性迴歸模型,學習如何構建、評估和解讀迴歸模型。我們將探討模型診斷的重要指標(如R方、調整R方、p值、殘差分析),以及如何處理多重共綫性、異方差等常見問題,實現對因變量的精準預測和影響因素的深入分析。 時間序列分析的洞察力: 掌握識彆和分析時間序列數據中的趨勢、季節性、周期性以及隨機波動。我們將介紹移動平均、指數平滑、ARIMA模型等經典時間序列分析方法,並演示如何利用這些工具進行經濟預測、銷售預測和趨勢預測。 第三部分:數據分析的升華——模型構建與預測 數據分析的最終目的是為瞭預測和決策。本部分將帶您進入更高級的分析領域,學習如何構建和應用各種預測模型,以及如何評估和優化模型的性能。您將體驗: 分類與聚類分析的精妙: 學習如何構建分類模型(如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹)來預測離散型結果,例如客戶是否會流失、産品是否會購買等。同時,探索聚類分析(如K-means)如何幫助您發現隱藏的客戶細分、市場群體,實現更精準的營銷和産品定位。 機器學習基礎: 引入機器學習的核心概念,包括監督學習與無監督學習,以及一些常用的算法(如隨機森林、梯度提升機)。我們將以通俗易懂的方式解釋這些算法的工作原理,以及它們在實際商業問題中的應用案例,例如欺詐檢測、個性化推薦等。 模型評估與選擇的藝術: 理解準確率、召迴率、F1分數、AUC等模型評估指標的含義,學習如何選擇最適閤您業務需求的模型。我們將強調模型過擬閤和欠擬閤的風險,以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來提升模型的泛化能力。 預測模型的解釋性與可信度: 並非所有復雜的模型都易於理解。我們將探討如何解釋復雜模型的輸齣,例如特徵重要性、局部解釋模型(LIME)等,以確保您的決策過程是透明和可信的。 第四部分:數據驅動的決策——轉化與落地 再強大的分析能力,如果不能轉化為實際的商業行動,其價值將大打摺扣。本部分將聚焦於如何將數據分析的成果有效地溝通、應用,並最終驅動業務增長。您將學會: 數據可視化敘事: 掌握如何運用圖錶、儀錶盤等可視化工具,將復雜的數據分析結果以清晰、直觀、有說服力的方式呈現給不同的受眾,包括非技術背景的管理層和一綫業務人員。我們將討論信息設計的原則,以及如何構建引人入勝的數據故事。 構建數據驅動的決策框架: 學習如何將數據分析融入日常的業務流程和決策機製中。我們將探討如何設定明確的業務問題,如何設計有效的KPIs,以及如何建立持續的數據監控和反饋循環,確保持續改進。 A/B測試與實驗設計: 掌握如何設計和執行A/B測試,以科學的方式驗證不同策略、産品功能或營銷活動的效果。我們將深入講解實驗設計的關鍵要素,包括樣本量計算、對照組設置、結果統計分析,以及如何從實驗中得齣可靠的結論。 案例研究與行業洞察: 通過精選的實際商業案例,展示數據分析在不同行業(如零售、金融、醫療、製造)中的成功應用。這些案例將涵蓋從市場趨勢分析到運營效率提升,從客戶體驗優化到風險預警等多個維度,為您提供豐富的實踐靈感。 未來趨勢與持續學習: 展望數據分析領域的未來發展方嚮,如大數據技術、人工智能、深度學習在商業中的應用。我們鼓勵您保持好奇心和持續學習的熱情,不斷提升自身在數據驅動決策領域的競爭力。 本書的目標讀者 本書麵嚮所有希望提升數據分析能力,並將其應用於商業決策的專業人士,包括但不限於: 企業決策者與管理者: 希望通過數據洞察,做齣更明智的戰略和運營決策。 市場營銷與銷售人員: 緻力於理解客戶行為,優化營銷策略,提升銷售業績。 産品經理與運營人員: 尋求通過數據反饋,迭代産品,優化用戶體驗,提升運營效率。 數據分析師與數據科學傢(初中級): 希望係統性地學習和鞏固數據分析的理論與實踐技能,拓展分析方法的應用範圍。 谘詢顧問與研究人員: 需要運用數據支持其分析報告和研究成果。 對商業智能和數據驅動文化感興趣的任何人。 結語 在這個數據賦能的時代,數據不再是冰冷的數字,而是通往商業成功的地圖。本書將為您提供解讀這張地圖的語言和工具。我們相信,通過本書的學習,您將能夠更自信地駕馭數據,發現隱藏的商業機會,應對未來的挑戰,並最終在您的領域內實現卓越的成就。讓我們一起,開啓這場數據驅動的決策之旅!

用戶評價

評分

我是一名正在進行畢業論文研究的學生,統計分析是我的硬傷,而EViews又是我的主要工具。在尋找學習資料的過程中,我對比瞭很多本書,最終選擇瞭這本《EViews統計分析與應用(第3版)》。讓我驚喜的是,這本書真的幫我解決瞭大問題。作者在講解過程中,非常注重理論與實踐的結閤。她不會生硬地堆砌公式,而是通過大量的實際案例,將抽象的統計理論具象化。比如,在講解迴歸分析時,她會從實際的數據齣發,一步步地構建模型,然後解釋每個係數的含義,以及如何檢驗模型的顯著性。更重要的是,書中對於一些容易齣錯的環節,比如變量的選擇、模型的診斷等方麵,都給齣瞭非常實用的建議和技巧。我印象最深的是關於時間序列分析的部分,那些ARIMA模型、GARCH模型,之前對我來說就像天書一樣,但在這本書的講解下,我竟然能看懂瞭,並且學會瞭如何在EViews中實現。這本書不僅僅是EViews的操作手冊,更是一本高質量的統計分析教材,它教會瞭我如何思考,如何分析,如何用EViews這個工具來更好地理解數據背後的規律。

評分

說實話,我之前對統計分析一直存在畏難情緒,覺得那些模型和公式都太復雜瞭,根本學不會。但是,我最近拿到一本《EViews統計分析與應用(第3版)》,這本書徹底改變瞭我的看法。作者馬慧慧老師的寫作風格非常吸引人,她用一種非常平易近人的方式來講解統計學知識,仿佛和你一起在探索一個有趣的領域。書中大量的範例數據都是來自實際的研究,讀起來一點也不枯燥。我尤其喜歡的是,她不僅僅告訴你怎麼操作EViews,更重要的是,她會解釋為什麼這樣做,這樣做的理論依據是什麼。比如,在講到假設檢驗的時候,她會詳細解釋原假設和備擇假設的意義,以及如何根據檢驗統計量和P值來做齣判斷。這種“知其然,更知其所以然”的講解方式,讓我感覺學習起來非常踏實。我原本以為自己很難掌握的麵闆數據模型,在這本書的引導下,我也能理解並嘗試去應用瞭。這本書真的讓我對統計分析産生瞭濃厚的興趣,也讓我對EViews這款軟件有瞭更深的認識。

評分

這本書我是一口氣讀完的,真的非常非常厚實,拿到手裏沉甸甸的,一開始還有點擔心自己能不能堅持下來,但事實證明,我的顧慮是多餘的。作者馬慧慧老師的語言風格非常細膩,就像是在和一位經驗豐富的老師麵對麵交流一樣,一點點地將復雜的統計學概念掰開瞭揉碎瞭講。書中舉例的案例也特彆接地氣,很多都是我們日常生活中能遇到的場景,比如經濟學、金融學方麵的分析,甚至是社會調查數據處理,都給齣瞭詳實的步驟和解讀。我特彆喜歡的是,她並沒有隻停留在理論層麵,而是花瞭大量的篇幅去講如何在EViews這個軟件中實現這些分析。從數據的導入、清洗,到各種迴歸模型的建立、檢驗,再到結果的解釋,每一步都清晰明瞭,附帶大量的截圖,讓人一看就懂。特彆是那些之前睏擾我的異方差、自相關問題,在書中都有專門的章節詳細講解,並且給齣瞭非常實用的處理方法。讀完這本書,我感覺自己對EViews的使用不再是停留在“會點點鼠標”的層麵,而是真正理解瞭它背後的統計學原理,能夠靈活運用它來解決實際問題。這本書真的是我統計分析道路上的明燈,強烈推薦給所有想要深入學習EViews的朋友們,無論你是初學者還是有一定基礎,都能從中獲益匪淺。

評分

我是一名在職的市場研究人員,經常需要處理大量的數據,並進行統計分析來支持決策。之前我一直使用Excel進行一些基礎的數據處理,但隨著研究的深入,我發現需要更專業的工具和更復雜的分析方法。《EViews統計分析與應用(第3版)》這本書,簡直是為我量身定做的。它不僅詳細介紹瞭EViews軟件的各種功能,更重要的是,它將各種統計分析方法與EViews的操作緊密結閤起來,讓我們能夠快速上手,並且能夠真正運用到實際工作中。書中關於迴歸分析、時間序列分析、麵闆數據分析等章節,對我來說都非常有價值。作者在講解每一個模型時,都會提供實際案例,並一步步指導操作,讓我們能夠清晰地看到如何將理論知識轉化為實際應用。我特彆喜歡書中對模型診斷和選擇的講解,這部分內容往往是很多人容易忽視但又非常關鍵的。有瞭這本書,我感覺自己在數據分析能力上有瞭質的飛躍,能夠更自信地應對工作中的各種挑戰。

評分

不得不說,這本書的排版和內容組織絕對是業界良心。雖然我之前接觸過一些EViews相關的資料,但總覺得不夠係統,要麼就是理論講得太深奧,要麼就是操作步驟不夠詳細。這本《EViews統計分析與應用(第3版)》完全彌補瞭我的這些遺憾。從目錄就能看齣其體係的完整性,涵蓋瞭從基礎的描述性統計到高級的時間序列分析、麵闆數據分析等等,幾乎你想到的統計分析方法,這本書裏都能找到。作者在講解每一個模型的時候,不僅會介紹其理論基礎和適用條件,更重要的是,會一步步地指導你如何在EViews中完成操作,並且對輸齣的結果進行細緻的解讀。我尤其欣賞的是,書中對各種統計檢驗的意義和判斷標準都做瞭非常清晰的闡述,不再是簡單地告訴你“看P值小於0.05”,而是解釋瞭為什麼P值小於0.05有意義,以及在不同的檢驗中,P值代錶瞭什麼。這種深入淺齣的講解方式,讓我對統計分析有瞭更透徹的理解。而且,書中的圖文並茂,各種圖錶和代碼示例都非常清晰,大大降低瞭學習的門檻。我已經迫不及待地想用書中的方法去處理我自己的數據瞭。

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