应用经济统计学（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李心愉，袁诚 著

图书标签:

• 经济学
• 统计学
• 计量经济学
• 应用经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列分析
• 经济统计
• 第三版
• 高等教育

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301260562

版次：3

商品编码：11776657

包装：平装

丛书名： 北京大学经济学教材系列

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：444

字数：641000

编辑推荐

　　`本书自1999年第一版出版十余年来深受好评，第二版得到北京市精品教材立项。教材基于Excel软件，全面介绍了统计学的理论和方法，尤其强调统计学作为数据分析的学科性质和应用特点，新版增加了学科的新进展并全面更新了案例，更强调实用性。

内容简介

　　本书自1999年第一版出版十余年来深受好评，第二版得到北京市精品教材立项。教材基于Excel软件，全面介绍了统计学的理论和方法，尤其强调统计学作为数据分析的学科性质和应用特点，新版增加了学科的新进展并全面更新了案例，更强调实用性。

作者简介

李心愉，北京大学经济学院风险管理与保险学系教授，博士生导师，主要研究方向为统计学与公司金融。袁诚，北京大学经济学院财政学系副教授。

精彩书评

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目录

第一章导言
第二章数据搜集
第三章数据整理
第四章集中趋势和离中趋势
第五章概率和概率分布
第六章参数估计
第七章参数的假设检验
第八章方差分析
第九章分类资料分析
第十章相关与回归分析
第十一章时间序列分析
第十二章指数
第十三章统计决策
附录
附表
后记
再版后记
第三版后记

前言/序言

《应用经济统计学（第三版）》图书简介 内容概要 《应用经济统计学（第三版）》是一本系统性、理论与实践并重的高等教育教材，旨在为经济学、统计学、金融学、管理学等相关专业本科生及研究生提供坚实的统计学基础，并重点强调统计方法在经济领域中的实际应用。本书第三版在继承前两版优良传统的基础上，紧跟学科发展的最新动态，融入了近年来在计量经济学、大数据分析、统计软件应用等方面的最新进展，力求为读者呈现一个更加全面、深入且与时俱进的知识体系。 本书内容涵盖了从基础统计概念到高级计量模型的广泛主题。第一部分是描述性统计学，重点介绍如何收集、整理、展示和总结经济数据。这包括了描述数据分布的集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及分布形状（偏度、峰度）等概念，并通过图示方法（直方图、箱线图、散点图等）直观地呈现数据特征。本部分旨在帮助读者建立初步的数据感知能力，为后续的统计推断打下基础。 第二部分深入探讨概率论基础，这是进行统计推断的理论基石。本书详细阐述了随机事件、概率的基本性质、条件概率、独立性、贝叶斯定理等核心概念。在此基础上，重点介绍了常见的离散型随机变量（二项分布、泊松分布、几何分布）和连续型随机变量（均匀分布、指数分布、正态分布）及其概率分布特征。理解概率论对于把握统计模型的随机性以及进行科学的预测和决策至关重要。 第三部分是抽样分布与统计推断的精髓所在。本书详细讲解了抽样方法、抽样误差的来源以及中心极限定理的重要性，并在此基础上展开了参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的理论与方法。读者将学习如何从样本数据推断总体参数的取值范围，以及如何根据样本信息对关于总体的某个命题进行判断。特别地，本书在参数估计和假设检验的章节中，会结合具体的经济学问题，例如国民收入的估计、通货膨胀率的检验等，加深读者对理论方法的理解。 第四部分是本书的重点和核心——回归分析。这是统计学在经济学中最广泛、最重要的应用之一。本书从简单线性回归模型入手，逐步深入到多元线性回归模型。内容涵盖了模型的基本假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R方）、回归系数的显著性检验、置信区间以及模型诊断（残差分析、异方差、多重共线性等）。在第三版中，本书特别加强了对模型选择和变量引入的讨论，并对一些非线性回归模型进行了介绍，以适应现实经济中更加复杂的变量关系。此外，本书还将引入时间序列回归分析的一些基本概念，为后续的深入学习打下基础。 第五部分是指数体系，这是衡量经济现象变动的重要工具。本书将介绍多种指数的构建和应用，包括价格指数（如CPI、PPI）、产量指数、景气指数等，并详细讲解指数的计算方法、指数体系的平衡性、定基指数与环比指数的转换等。这部分内容对于理解和分析宏观经济运行态势具有直接的指导意义。 第六部分是国民经济统计，这是宏观经济分析的重要组成部分。本书将围绕国民账户体系展开，介绍国内生产总值（GDP）、国民总收入（GNI）、消费、投资、政府支出、净出口等核心概念，并讲解这些指标的核算方法以及它们之间的相互关系。读者将能够理解国民经济的整体运行状况，并掌握分析宏观经济政策效应的基本工具。 第七部分是抽样调查统计，在实际经济调研中扮演着重要角色。本书将介绍不同类型的抽样调查方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等，并讲解抽样调查的设计、实施以及结果的推断。本部分将特别强调抽样调查在市场调研、民意调查、消费行为分析等领域的应用，并讨论如何控制抽样误差，提高调查数据的可靠性。 第八部分是时间序列分析，这是研究经济变量随时间变化规律的统计学分支。本书将介绍时间序列的基本组成部分（趋势、周期、季节、随机波动），并讲解平稳性、自相关等概念。在此基础上，将介绍移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等经典的时间序列预测模型，并讨论如何运用这些模型对经济变量进行预测，例如股票价格、商品价格、GDP增长率等。第三版将更加侧重于非平稳时间序列的处理以及季节性序列的分解。 第九部分是多元统计分析的初步介绍。本书将引导读者了解主成分分析、因子分析、聚类分析等方法，并初步探讨它们在经济数据降维、变量挖掘、市场细分等方面的应用。这部分内容旨在为读者打开探索更复杂经济模式的大门。 第十部分统计软件应用是本书的一大特色。本书强调理论与实践相结合，因此在各个章节中，会穿插介绍如何使用常用的统计软件（例如SPSS、R、Python的统计库等）来实现相关的统计分析。通过大量的实例和操作指导，读者可以熟练掌握利用软件处理经济数据、构建统计模型、解读分析结果的能力。第三版将进一步更新对最新版本统计软件的介绍，并增加更多基于真实经济数据的案例分析。 本书特色与亮点 1. 理论严谨与应用紧密结合：本书在讲解统计学基本原理的同时，始终围绕经济学和管理学中的实际问题展开。每一项统计方法都配有翔实的经济学案例，帮助读者理解理论知识的实际应用价值，解决现实中的经济问题。 2. 循序渐进，由浅入深：全书内容结构清晰，逻辑严谨，从最基础的统计概念开始，逐步引入复杂的模型和方法，确保不同基础的读者都能顺利掌握。 3. 强调数理统计与计量经济学的衔接：本书在统计推断和回归分析等章节，充分考虑了计量经济学对统计学原理的要求，为读者后续学习计量经济学打下坚实基础。 4. 注重统计软件的应用实践：书中大量穿插了使用主流统计软件（如R、Python）进行数据分析的操作示例，指导读者如何将理论知识转化为实际操作技能，提高数据分析的效率和准确性。 5. 内容更新与时俱进：第三版紧跟学科发展前沿，更新了关于大数据初步处理、机器学习在经济分析中的初步应用介绍，以及一些最新的统计模型和方法，确保内容的前沿性和实用性。 6. 案例丰富且贴近现实：本书选取的案例均来源于真实的经济运行数据和现象，例如金融市场的波动、消费者行为的分析、宏观经济政策的影响等，具有很强的现实指导意义。 目标读者 经济学、金融学、统计学、管理学、会计学、市场营销等专业的本科生和研究生。 对经济数据分析感兴趣的非统计学专业学生。 从事经济分析、市场研究、数据挖掘、金融投资等工作的专业人士。 希望提升自身数据分析能力的社会各界人士。 本书旨在帮助读者 建立扎实的统计学理论基础，深刻理解统计推断的原理。 掌握分析经济现象的核心统计工具和方法。 熟练运用统计软件进行数据处理、模型构建和结果解释。 提升独立分析和解决经济问题的能力。 为进一步深入学习计量经济学、大数据分析等领域做好充分准备。 《应用经济统计学（第三版）》将成为读者探索经济世界、驾驭数据力量的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构设计得如同一个精密的钟表，每一个齿轮都紧密咬合，推动着整体的运作。章节之间的过渡非常自然流畅，很少出现生硬的跳跃，即便是跨越了从描述性统计到推断性统计，再到高级回归模型的重大跨越，作者也总能通过清晰的小节标题和承上启下的过渡段落，引导读者平稳过渡。我尤其欣赏它对数学推导的把握尺度。它既没有为了炫技而过度展开复杂的矩阵代数，也没有为了简单化而跳过核心的证明过程。对于那些必须掌握的统计学定理，它通常会提供一个直观的解释，随后附上必要的数学推导作为支撑，这种结构非常适合自学者。当你感觉被某个复杂的公式卡住时，翻阅一下前一两页的铺垫，往往能豁然开朗，原来一切都是水到渠成的结果。这种层层递进、脉络清晰的编排，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度掌握得极其巧妙，不像有些入门书籍过于浅尝辄止，让人觉得学了也等于没学；但它又不像一些顶尖研究生的教材那样堆砌晦涩难懂的公式，让初学者望而却步。作者仿佛拥有“读心术”，总能在关键时刻给出恰到好处的解释。对于那些宏观经济学中的基本概念，比如国民收入核算、财政政策乘数效应等，它没有停留在简单的定义层面，而是深入剖析了其背后的计量逻辑和实际应用中的局限性。我特别欣赏它处理时间序列数据时的那股扎实劲儿，从最基础的平稳性检验到更为复杂的协整关系分析，每一步都给出了详尽的步骤和判断依据，而不是仅仅抛出一个结论。读完相关章节后，我感觉自己不再是那个只知道套用软件输出结果的“鼠标点击工程师”，而是真正理解了数据背后的经济学含义和统计学原理，这对于我后续进行实际的数据建模工作至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧实在是让人眼前一亮，不同于市面上那些千篇一律的教材，它在视觉上就给人一种专业而又亲切的感觉。封面设计简洁大气，内页的字体选择和行距处理都非常考究，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。尤其值得称赞的是，书中大量的图表和案例插图，不仅清晰直观，而且与文字内容的衔接非常自然，真正做到了“图文并茂”。有些教材的图表晦涩难懂，需要反复揣摩才能理解其意图，但这本书的配图设计显然是经过精心打磨的，每一个图示都能迅速抓住核心概念。比如在讲解复杂模型时，作者巧妙地运用了流程图和对比图，将抽象的数学关系具象化，这对于我这种需要反复对照理解的读者来说，简直是福音。而且，纸张的质感也很好，拿在手上沉甸甸的，有一种物有所值的感觉。翻阅时不会有廉价书籍那种刺鼻的气味，这让我在学习过程中心情非常愉悦，可以说，这本书在物理形态上就已经为高效学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在案例选择上非常接地气，完全没有那种“象牙塔”里的陈词滥调。作者似乎非常关注当前经济热点和实际政策效果的评估。举个例子，在讨论金融市场波动性建模时，它引用的数据和案例背景都与近几年的国际金融事件紧密相关，这极大地提升了阅读的代入感和紧迫感。我曾经尝试用其他教材学习同样的知识点，但那些案例时间跨度太大，感觉已经过时了，难以激发我的学习热情。而这本教材的案例，很多都可以直接与我日常接触的新闻报道对上号，让我能立刻联想到理论与现实的交汇点。更难得的是，它不仅展示了如何“做”分析，更重要的是解释了“为什么”要选择特定的方法，以及在特定经济背景下，不同模型可能产生的偏差和需要注意的陷阱。这种注重批判性思维培养的教学方式，比单纯的“知识灌输”有效得多。

评分☆☆☆☆☆

从工具使用的角度来看，这本书体现了对现代分析软件的深刻理解和有效整合。它并非只停留在理论层面，而是非常实际地展示了如何将这些经济学理论付诸实践。书中对常用的统计软件操作步骤和代码示例的讲解非常详尽，而且似乎是紧跟软件的最新版本进行更新的。我发现它在讲解特定估计方法时，不仅仅给出了软件命令，还附带了对输出结果的详细解读指南，教会我们如何从软件的冗长报告中快速提炼出经济学上有意义的结论，以及如何检验模型的有效性。这种“理论+工具应用”的一体化教学模式，极大地节省了我们去其他地方搜索操作指南的时间。对我而言，这不仅仅是一本参考书，更像是一个经验丰富的导师，它在教我知识的同时，也在言传身教如何成为一个高效的经济数据分析师。这种注重实战能力的培养，是这本书最宝贵的价值之一。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

还行

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错，正版，但是价格绝对太贵

评分☆☆☆☆☆

快递快书是正版

评分☆☆☆☆☆

好书，帮同事买的。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错，正版，但是价格绝对太贵

评分☆☆☆☆☆

给老婆买的，她说还可以。