大樣本理論基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美萊曼，E. L. 著

圖書標籤:

• 統計學
• 大樣本理論
• 數理統計
• 概率論
• 統計推斷
• 漸近理論
• 中心極限定理
• 統計估計
• 假設檢驗
• 統計模型

店鋪： 巧藝圖書專營店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787519220778

商品編碼：28884200265

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-06-01

基本信息

書名:大樣本理論基礎

定價：95.00元

售價：76.0元,便宜19.0元,摺扣80

作者:(美)萊曼, E. L.

齣版社：世界圖書齣版公司

齣版日期：2017-06-01

ISBN：9787519220778

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《大樣本理論基礎》是一部全麵論述一階大樣本理論的經典教科書，是世界各國公認的統計專業研究生的*教材。書中討論瞭大量的應用問題，包括密度估計、自助法和抽樣方法論的漸進。本書內容深入淺齣，學習者隻需掌握微積分基礎知識。各章*後有問題和練習，每節末有小結。

目錄

作者介紹

E.L.Lehmann（萊曼, E. L.）是美國加利福尼亞大學教授，享譽世界，著有《大樣本理論基礎》《點估計理論》《測試統計假設》等圖書。

文摘

序言

好的，這是一份關於“大樣本理論基礎”之外的其他圖書的詳細簡介，力求內容詳實、自然流暢，不含任何AI痕跡。 --- 《現代計量經濟學：方法與應用》 本書簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且注重實證的現代計量經濟學知識體係。在全球經濟日益復雜、數據爆炸式增長的背景下，計量經濟學已不再僅僅是統計學在經濟學領域的簡單應用，而是發展成為一門高度專業化、工具精良的學科，用以分析因果關係、預測趨勢並評估政策效果。本書避開基礎的統計學迴顧，直接聚焦於現代計量經濟學的核心方法論及其在真實世界經濟問題中的應用。 第一部分：計量經濟學的現代基石與估計原理 本部分構建瞭理解高級計量方法的理論基礎。我們首先深入探討瞭綫性迴歸模型的現代解讀，重點超越瞭經典的OLS假設，引入瞭更具現實意義的弱工具變量（Weak Instruments）和異方差性（Heteroskedasticity）的穩健估計方法。傳統的標準誤計算被詳盡替換為異方差一緻標準誤（HC）、聚類穩健標準誤（Cluster-Robust SE）的推導與實際操作。 隨後，我們詳細闡述瞭廣義矩估計（GMM）。GMM作為處理工具變量不充分、存在內生性問題的通用框架，其理論深度和靈活性是現代計量分析的基石。書中不僅推導瞭GMM估計量的漸近性質，還重點分析瞭Sargan/Hansen 檢驗的原理及其在模型設定檢驗中的關鍵作用。讀者將清晰理解，在工具變量數量多於內生變量時，如何通過過度識彆約束來檢驗工具變量的有效性。 第二部分：因果推斷的核心：內生性與準實驗方法 在經濟學研究中，識彆因果關係是核心挑戰。本部分集中火力解決內生性（Endogeneity）問題，包括遺漏變量偏誤、反嚮因果關係和測量誤差。 工具變量（IV）方法的討論被提升到新的高度。我們不再將IV視為一個簡單的公式，而是深入探討瞭有效工具變量的篩選標準、弱工具變量的危害（如$F$統計量的閾值），並詳細比較瞭兩階段最小二乘法（2SLS）和間接最小二乘法（ILS）的適用場景。對於更復雜的非綫性模型中的內生性問題，本書引入瞭非綫性IV和GMM估計來解決。 現代計量經濟學越來越依賴於“準實驗”設計來模擬隨機對照試驗（RCT）。本書係統介紹瞭以下關鍵方法： 1. 斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）：我們細緻區分瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD），並重點闡述瞭帶寬選擇對估計量的偏差和方差的影響，強調瞭局部平均處理效應（LATE）的解釋。 2. 雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）：本書強調平行趨勢假設的檢驗與穩健化，並介紹瞭多期DiD模型，特彆是利用Ashenfelter和Card (2009)框架來避免潛在的估計偏誤。 3. 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）：針對單個處理單元和多個控製單元的情形，本書詳細介紹瞭SCM的構建過程，包括權重選擇的優化目標，以及如何通過安慰劑檢驗（Placebo Tests）來評估乾預效果的顯著性。 第三部分：時間序列分析：金融與宏觀經濟學的工具箱 時間序列數據在金融市場和宏觀經濟學中無處不在，其特有的序列相關性和非平穩性要求特定的分析工具。 非平穩性檢驗與協整分析是本部分的核心。我們詳細介紹瞭ADF檢驗、PP檢驗等單位根檢驗的實際操作與局限性。對於具有長期均衡關係的變量，本書深入探討瞭格蘭傑協整（Cointegration）的概念，並詳細講解瞭Engle-Granger兩步法和Johansen協整檢驗，以識彆變量間的長期均衡關係。 此外，嚮量自迴歸模型（VAR）被視為分析多個經濟變量相互作用的基準模型。本書不僅覆蓋瞭標準的VAR估計，還重點介紹瞭如何使用格蘭傑因果關係檢驗和脈衝響應函數（IRF）來分析衝擊的動態傳播路徑。對於政策分析，結構化VAR（SVAR）的識彆策略，如Cholesky分解、基於符號的限製（Sign Restrictions）的引入，被詳盡闡述。 第四部分：麵闆數據與高維數據的挑戰 麵闆數據（Panel Data）提供瞭跨個體和跨時間的觀察，是控製不可觀測異質性的有力工具。本書對麵闆模型的討論超越瞭傳統的固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型。 我們深入分析瞭FE模型的漸近性質，以及其如何自動控製瞭不隨時間變化的個體效應。對於動態麵闆數據（即包含滯後被解釋變量的麵闆模型），本書重點講解瞭係統GMM（System GMM）估計器的必要性，並詳細解釋瞭Arellano-Bond估計的推導過程，包括其對工具變量有效性的Sargan/Hansen檢驗和對序列自相關的AR(p)檢驗。 在處理高維度數據（$N$大而$T$小，或反之）時，傳統的估計方法麵臨挑戰。本書引入瞭因子模型和共同相關性估計（Cross-Sectional Dependence, CSD）的校正方法，例如CIPS檢驗和麵闆數據中的穩健標準誤估計，以應對現代大規模數據集中的復雜依賴結構。 結語 《現代計量經濟學：方法與應用》旨在成為一本將理論嚴謹性與實證操作性完美結閤的參考書。全書貫穿著對數據驅動的因果識彆的執著追求，並輔以大量的R/Stata/Python代碼示例，確保讀者不僅理解“為什麼”要使用某種方法，更能熟練掌握“如何”應用這些工具來解決實際的經濟學難題。本書麵嚮經濟學研究生、高級本科生以及需要深入掌握前沿計量工具的從業研究人員。

評分☆☆☆☆☆

這本《大樣本理論基礎》的作者顯然對概率論和數理統計的理解達到瞭一個非常深刻的層次，尤其是在處理那些超越瞭小樣本限製的復雜模型時，其構建的理論框架清晰而嚴謹。我閱讀時最大的感受是，作者並非僅僅停留在教科書式的定義和定理堆砌上，而是深入挖掘瞭中心極限定理、大數定律等核心工具在更廣闊的統計推斷場景中的實際效用和局限性。特彆是關於一緻性估計的收斂速度分析，書中詳述瞭不同估計量在樣本量趨於無窮時，誤差衰減的速率差異，這對於追求高效率統計方法的科研人員來說，無疑提供瞭極具價值的視角。書中的許多推導過程都非常詳盡，從基礎的依概率收斂過渡到更強的幾乎必然收斂，每一步的邏輯跳躍都得到瞭充分的解釋和支撐，讓人在跟隨作者的思路時，能夠建立起紮實且不易動搖的理論信心。對於任何想要在計量經濟學、機器學習的統計學基礎部分進行深入研究的人，這本書都是不可或缺的基石讀物。

評分☆☆☆☆☆

從一個側重應用研究的角度來看，這本書最大的價值在於其對“漸近效率”的深入剖析。作者並沒有簡單地將Cramér-Rao下界作為終點，而是花費大量篇幅探討瞭諸如信息不等式的局限性，以及在非標準正則條件下如何定義和衡量估計量的效率。我尤其欣賞書中對有效性與穩健性之間權衡的討論。很多時候，追求絕對的漸近效率會使模型變得過於脆弱，而這本書則提供瞭一套理論框架，來評估那些稍微犧牲瞭一點點效率但卻能在更廣泛模型空間中保持穩定性的估計方法。這種務實的學術態度，體現在書中對各種對比試驗和濛特卡洛模擬結果的理論解釋上，使得抽象的數學結論能夠被清晰地對接到實際的性能評估標準中去，對於優化統計建模流程，提供瞭宏觀的理論指導。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，初次翻閱這本《大樣本理論基礎》時，我感到瞭一定的壓力，因為它對讀者的預備知識要求相當高，顯然不是為統計學入門者準備的。然而，一旦適應瞭其嚴密的論證節奏，便能體會到其無與倫比的深度。書中對各種收斂性的精確量化，特彆是對高階矩的分析，揭示瞭統計推斷中誤差的“尾部”行為，這在構建高精度預測區間或進行假設檢驗的功效分析時，具有決定性的意義。我特彆關注瞭其中關於M估計量漸近性質的章節，作者對Hessian矩陣的奇異性以及在非光滑目標函數下如何應用Delta方法進行瞭非常細緻的梳理，這比我以往接觸的任何教材都要深入和全麵。對於那些在金融時間序列或高維數據分析領域掙紮的讀者來說，書中提供的理論支撐，能夠幫助我們跳齣純粹的數值擬閤，迴歸到對模型有效性的本質思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和結構設計充滿瞭學術的嚴謹感，每一個定理的提齣都伴隨著對曆史背景和關鍵引用的簡短說明，使得閱讀過程充滿瞭“溯源”的樂趣。我發現作者在介紹各種漸近分布（如卡方、F分布的推廣）時，非常注重將它們與拉普拉斯變換或特徵函數聯係起來，這種跨學科的視角，極大地拓寬瞭我對概率工具靈活應用性的認識。更值得稱贊的是，作者在處理異方差和序列相關性這些實際應用中常見的“不理想”情況時，所展現齣的理論彈性。他沒有迴避這些復雜性，而是通過構造更精細的方差估計量（如HAC估計）來保證大樣本推斷的有效性，並且對這些修正方法背後的統計學原理進行瞭邏輯自洽的論證。這使得這本書不僅是理論的殿堂，更是通往復雜現實世界統計實踐的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它不像傳統的統計學教材那樣側重於“如何計算”，而是更聚焦於“為什麼成立”。閱讀體驗就像是跟隨一位經驗豐富的統計學傢進行瞭一次深入的學術漫步。作者非常擅長將抽象的數學概念與實際的統計問題巧妙地結閤起來，使得那些原本可能顯得枯燥的漸近理論變得生動起來。例如，在討論非參數估計的漸近正態性時，書中引入瞭一些巧妙的輔助函數和不等式，這些工具的展示，充分體現瞭作者深厚的數學功底和清晰的邏輯組織能力。我特彆欣賞書中對“例外情況”的探討，很多教材會忽略那些邊緣但重要的情形，而這本書卻係統性地分析瞭當假設條件被輕微打破時，大樣本結論會如何微妙地發生變化，這對於實踐者構建穩健的統計模型至關重要。總而言之，它不僅僅是一本工具書，更像是一部關於統計思維精髓的論述。