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

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馬慧慧 編

圖書標籤:

• EViews
• 計量經濟學
• 統計分析
• 數據分析
• 經濟學
• 金融學
• 迴歸分析
• 時間序列
• 模型構建
• 應用統計

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284212

版次：3

商品編碼：11914776

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：352

字數：563000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書內容豐富、結構清晰、語言簡練，結閤統計分析實例，圖文並茂地介紹瞭EViews的各種統計分析方法。本書麵嚮具備計量統計基礎知識和計算機基本技能的在校大中專學生、研究生以及企事業單位的相關專業技術人員和研究人員。

　　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。

內容簡介

　　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。

作者簡介

　　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。

內頁插圖

目錄

第1章 EViews簡介 1
1．1 EViews 9．0簡介 1
1．1．1 EViews 9．0的新增功能 1
1．1．2 EViews 9．0對運行環境的要求 2
1．2 EViews的啓動與退齣 2
1．3 EViews的主窗口 2
1．4 工作文件的建立與工作文件窗口 3
1．4．1 工作文件的建立 3
1．4．2 工作文件窗口簡介 5
1．5 對象的建立和對象窗口 6
1．5．1 對象的建立 6
1．5．2 對象窗口簡介 7
第2章 EViews與數據處理 9
2．1 工作文件的保存 9
2．2 數據的導入 10
2．3 新序列的公式生成 13
2．4 數據的季節調整 15
上機題 23
第3章 EViews與繪圖 27
3．1 基於Graph的繪圖功能 27
3．1．1 由EViews主菜單進行繪圖操作 27
3．1．2 由序列或組界麵進行繪圖操作 30
3．2 圖形的改變、凍結、移動與打印 31
3．2．1 圖形的改變 31
3．2．2 圖形的凍結及其他操作 31
3．2．3 圖形的移動 34
3．2．4 圖形的打印 34
上機題 35
第4章 EViews與統計分析 38
4．1 單序列統計量的計算及檢驗 38
4．1．1 單序列的描述性統計量 39
4．1．2 單序列描述統計量的檢驗 42
4．1．3 單序列單因素統計錶 45
4．1．4 單時間序列的統計檢驗 46
4．2 序列組統計量的計算及檢驗 49
4．2．1 序列組的基本統計分析 50
4．2．2 時間序列組基本統計分析 52
上機題 54
第5章 基本綫性迴歸模型的OLS估計 58
5．1 綫性迴歸模型的OLS估計 58
5．1．1 背景知識 58
5．1．2 綫性迴歸模型OLS估計的EViews操作 60
5．1．3 綫性迴歸模型OLS估計的案例操作 63
5．2 標準迴歸結果的解釋及殘差檢驗 68
5．2．1 背景知識 68
5．2．2 Equation方程對象的EViews操作 69
5．2．3 綫性迴歸模型OLS估計結果的案例解釋與操作 76
5．3 含虛擬變量的綫性迴歸模型的OLS估計 79
5．3．1 背景知識 79
5．3．2 虛擬變量設定的EViews操作 81
5．3．3 含虛擬變量綫性迴歸模型OLS估計的案例操作 81
上機題 84
第6章 模型的診斷和修正 86
6．1 異方差與加權最小二乘法 86
6．1．1 背景知識 86
6．1．2 異方差檢驗及修正的EViews操作 88
6．1．3 異方差檢驗及修正的案例操作 90
6．2 內生變量問題與二階段最小二乘法（TSLS） 94
6．2．1 背景知識 94
6．2．2 解決內生性問題的EViews操作――廣義最小二乘法的EViews操作 95
6．3 自相關問題及廣義最小二乘法（GLS） 97
6．3．1 背景知識 97
6．3．2 自相關檢驗及修正的EViews操作 98
6．4 Chow穩定性檢驗 101
6．4．1 背景知識 101
6．4．2 Chow穩定性檢驗的EViews操作 102
上機題 104
第7章 幾類特殊模型的估計 106
7．1 二元選擇模型 106
7．1．1 背景知識 106
7．1．2 二元選擇模型估計的EViews操作 107
7．1．3 二元選擇模型估計的案例操作 109
7．2 受限因變量模型 113
7．2．1 背景知識 113
7．2．2 受限因變量模型估計的EViews操作 114
7．2．3 受限因變量模型估計的案例操作 116
上機題 120
第8章 基本時間序列模型的估計 122
8．1 指數平滑法 122
8．1．1 背景知識 122
8．1．2 指數平滑法的EViews操作 125
8．1．3 指數平滑的案例操作 126
8．2 趨勢分解的濾波方法 131
8．2．1 背景知識 131
8．2．2 H-P濾波的EViews案例操作 135
8．2．3 BP濾波的EViews案例操作 137
上機題 139

第9章 單位根檢驗與ARIMA模型的估計 142
9．1 序列平穩性檢驗 142
9．1．1 背景知識 142
9．1．2 序列平穩性的EViews操作 144
9．2 ARIMA模型的估計 148
9．2．1 背景知識 148
9．2．2 ARIMA(p，d，q)模型估計的EViews操作 149
上機題 156
第10章 VAR與VEC的估計及解釋 159
10．1 VAR模型的估計 159
10．1．1 背景知識 159
10．1．2 EViews操作技術講解 160
10．1．3 VAR模型估計的案例操作 161
10．2 Granger因果分析、IRF與方差分解 164
10．2．1 背景知識 165
10．2．2 EViews操作技術講解 165
10．3 Johansen協整檢驗和VEC模型的估計 171
10．3．1 背景知識 172
10．3．2 EViews操作技術講解 173
10．3．3 Johansen協整檢驗與VEC模型估計的案例操作 176
上機題 182
第11章 ARCH效應與GARCH模型的估計 185
11．1 ARCH效應的檢驗 185
11．1．1 背景知識 185
11．1．2 ARCH效應檢驗的EViews操作 186
11．2 GARCH模型的估計 192
11．2．1 背景知識 192
11．2．2 GARCH模型估計的EViews操作 193
11．2．3 案例操作 197
11．3 非對稱GARCH模型的估計 200
11．3．1 背景知識 200
11．3．2 非對稱GARCH模型估計的EViews操作 201
上機題 206
第12章 麵闆數據模型與混閤橫截麵模型的估計 211
12．1 麵闆數據的組織 211
12．1．1 背景知識 211
12．1．2 麵闆數據組織的EViews操作 211
12．2 麵闆數據模型的估計 214
12．2．1 背景知識 214
12．2．2 變截距模型估計的EViews操作 216
12．2．3 變係數模型估計的EViews操作 220
12．3 混閤橫截麵模型 222
12．3．1 背景知識 222
12．3．2 混閤橫截麵模型估計的EViews操作 222
12．4 麵闆數據的單位根檢驗 225
12．4．1 背景知識 225
12．4．2 麵闆數據單位根檢驗的EViews操作 227
上機題 229
第13章 聯立方程模型的估計 231
13．1 背景知識 231
13．1．1 聯立方程模型中變量的分類 231
13．1．2 聯立方程模型中方程的分類 232
13．1．3 聯立方程模型的分類 232
13．1．4 聯立方程模型的識彆 233
13．1．5 聯立方程模型的識彆條件 234
13．1．6 聯立方程模型的估計 235
13．2 聯立方程模型估計的EViews操作 236
13．3 聯立方程模型估計的案例操作 238
本章習題 241
第14章 模型預測專題 243
14．1 背景知識 243
14．2 技術操作 244
14．3 案例分析 246
上機題 250
第15章 EViews編程 253
15．1 EViews命令基礎 253
15．1．1 工作文件的基本操作 253
15．1．2 工作對象的基本操作 256
15．1．3 數據的導入與導齣 259
15．2 單方程模型命令 260
15．2．1 模型的設定 260
15．2．2 模型的估計方法 262
15．2．3 方程的設定檢驗 263
15．3 時間序列模型命令 264
15．3．1 時間序列的濾波方法 264
15．3．2 時間序列的季節調整方法 266
15．3．3 變量的單位根檢驗 267
15．3．4 非平穩變量的協整檢驗 267
15．3．5 格蘭傑因果關係檢驗 268
15．4 聯立方程模型命令 268
15．4．1 係統的建立與設定 268
15．4．2 係統的估計 269
15．4．3 係統估計結果中統計量和序列的提取 270
15．4．4 係統特徵的結果顯示 270
本章習題 271
第16章 綜閤案例：行業視角下的企業資本結構影響因素分析 272
16．1 研究背景和研究目的 272
16．2 研究設計 272
16．2．1 研究假說的提齣 272
16．2．2 變量選取 273
16．3 研究方法 274
16．4 數據描述 274
16．5 EViews操作 276
16．5．1 POOL對象的建立 276
16．5．2 模型設定形式檢驗 278
16．5．3 固定效應模型估計 280
16．6 模型結果解讀和研究結論 281
上機題 281
第17章 綜閤案例：中央銀行貨幣供給變動規律及預測的研究 286
17．1 研究背景和研究目的 286
17．2 研究設計 287
17．3 數據描述 287
17．4 模型創建和估計的EViews操作 288
17．4．1 工作對象的創建 288
17．4．2 廣義貨幣供應量M2的特徵描述 289
17．4．3 ARIMA模型的建立和識彆 291
17．4．4 ARIMA模型估計 292
17．5 模型的預測 295
上機題 296
第18章 綜閤案例：我國銀行信貸與房地産價格之間的動態關係 299
18．1 研究背景和研究目的 299
18．2 數據及研究方法 300
18．2．1 變量的選擇 300
18．2．2 研究方法 301
18．2．3 數據來源及描述 301
18．3 EViews操作 302
18．3．1 工作對象的創建 302
18．3．2 變量的對數化處理 303
18．3．3 單位根檢驗 303
18．3．4 協整檢驗 305
18．3．5 矢量誤差修正模型 307
18．3．6 格蘭傑因果檢驗 308
18．3．7 脈衝響應函數 309
18．4 研究結論 311
上機題 311
第19章 綜閤案例：我國外貿行業資本市場係數穩定性分析 314
19．1 研究背景和目的 314
19．2 研究設計 314
19．2．1 研究方法的選擇 314
19．2．2 研究模型的設定 315
19．2．3 研究的數據選擇 316
19．3 EViews操作 317
19．3．1 前期序列對象建立 317
19．3．2 迴歸模型的建立和係數的估計 319
19．3．3 係數的Chow穩定性檢驗 320
19．4 模型結果解讀和研究結論 322
上機題 322
第20章 綜閤案例：EViews在社會學中的應用
――我國農村勞動力非農參與影響因素研究 326
20．1 研究背景和研究目的 326
20．2 研究設計 326
20．2．1 研究假說的提齣 326
20．2．2 變量選取 327
20．3 研究方法 328
20．4 數據描述 329
20．5 EViews操作 332
20．5．1 工作對象的創建 332
20．5．2 LOGISTIC模型的估計 333
20．5．3 估計結果的解讀 335
20．6 研究結論 335
上機題 336

前言/序言

　　為什麼學習EViews

　　EViews全稱Econometrics Views，是美國QMS公司推齣的基於Windows平颱的專門從事數據分析、迴歸分析和預測的計算機軟件，EViews是當今世界上最優秀的計量經濟工具軟件之一，具有操作簡便、界麵友好、功能強大等特點，在科學數據分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本分析等領域具有廣泛的應用。

　　EViews使用圖形交互式用戶界麵，界麵友好且操作簡單，可以通過菜單操作和編程兩種方式進行分析。EViews提供瞭與多種應用軟件的接口，用戶可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的數據導入EViews。

　　EViews擁有統計分析、綫性迴歸分析、非綫性單方程模型、聯立方程模型、動態迴歸模型、分布滯後模型、VAR模型、ARCHGARCH模型、離散選擇模型、時間序列模型、編程與模擬等分析模塊，用戶通過EViews既可以進行基本的統計和迴歸分析，也可以完成復雜的計量經濟建模。

　　本書簡介和主要內容

　　本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突齣計量分析方法、實例分析和EViews操作的有機結閤。每一章前，先簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，然後介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，並且結閤實例演示EViews的操作並對輸齣結果進行解讀，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。書書全麵係統地介紹EViews的計量分析功能，全書共分20章，各部分的主要內容如下：

　　第一部分，EViews入門。本部分包括第一章至第四章，主要介紹EViews中的一些基本概念、數據文件的基本操作、數據處理、繪圖等功能。

　　第二部分，EViews迴歸與建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介紹基本綫性迴歸模型的OLS估計、模型的診斷和修正、幾類特殊模型的估計、基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根檢驗與協整、VAR與VEC的估計及解釋、ARCH與GARCH模型的估計、Panel data模型與混閤橫截麵模型的估計、聯立方程模型的估計等內容，該部分涵蓋瞭一般統計分析、迴歸分析、時間序列分析、麵闆模型估計、聯立方程模型等主要計量統計方法。

　　第三部分，EViews預測與編程。本部分包括第十四章和第十五章，主要介紹EViews預測與編程功能，該部分內容用戶可以根據需要進行選擇學習。

　　第四部分，EViews綜閤案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，該部分通過幾個行業性的統計分析案例，給讀者介紹Eviews各種統計分析技術在實際中的應用。

　　本書實例典型，內容豐富，有很強的針對性。各章不僅詳細介紹瞭實例的具體操作步驟，而且還配有一定數量的練習題供讀者學習使用。讀者隻需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。

　　本書有哪些特點

　　1. 清晰的概念講解，實用的操作設置

　　在介紹每一種統計方法的應用之前，本書會先將相應計量方法的相關統計知識和注意事項等進行講解，使得用戶在學習EViews的操作之前可以對相關的計量統計知識進行簡要的學習，做到“知其然也知其所以然”。對於每一個操作，作者會將所有的參數設置和按鈕、對話框的功能進行全麵設置，使得讀者可以舉一反三，全麵掌握統計分析的操作方法。

　　2. 豐富的案例分析和上機練習

　　在本書中，每一種統計分析方法都會配以案例講解，案例具有很強的針對性，對案例的具體操作步驟和結果都進行瞭詳細的介紹。每章後都配有相應的上機題供讀者學習使用，可以作為對前麵知識講解的深入和補充。通過上機題可以對本章學習的掌握程度進行檢驗，用戶按照視頻中的步驟進行操作，很快就能掌握本書的相關知識。

　　本書適閤哪些讀者

　　本書既可作為高校經濟學、金融學、管理學和統計學等專業學習EViews軟件的教材，也可作為相關研究人員和從業人員的參考用書，還可作為相關培訓機構的參考教材。

　　本書由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、杜小偉、蘇明、馬曉鑫、趙浩宇、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫。本書的編寫過程中吸收瞭前人的研究成果，在此一並錶示感謝。

　　由於作者水平有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

　　編著者

　　2016年1月

《商業數據洞察與決策實戰》 內容梗概 本書旨在為讀者提供一套係統、實用的商業數據分析與應用框架，幫助讀者掌握從數據收集、清洗、探索性分析到建模預測、結果解讀與決策優化的全流程能力。全書緊密結閤實際商業場景，強調理論與實踐相結閤，讓讀者能夠真正運用數據驅動業務增長，提升決策的科學性和有效性。 第一部分：商業數據分析基礎與思維 本部分將從數據分析的宏觀視角齣發，為讀者構建堅實的基礎。首先，我們將探討數據分析在現代商業環境中的核心價值與發展趨勢，讓讀者理解為何數據分析已成為企業競爭力的關鍵要素。接著，我們將深入剖析數據分析師的角色定位與必備技能，包括邏輯思維、批判性思維、問題定義能力以及跨部門溝通能力等。 理論層麵，我們將講解數據科學的基本概念，例如數據挖掘、機器學習、統計推斷等，並重點區分它們在商業應用中的側重點。讀者將瞭解到如何從海量數據中提取有價值的信息，並將其轉化為可操作的商業洞察。 在方法論上，我們將介紹數據分析的通用流程，如CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）或類似的迭代式方法，強調問題的界定、數據的理解、數據的準備、建模、評估和部署等關鍵階段。讀者將學習如何係統地規劃和執行數據分析項目，避免盲目和低效。 此外，本部分還將重點討論數據倫理與隱私保護問題。在數據應用日益廣泛的今天，瞭解並遵守相關法律法規，以及建立負責任的數據使用原則，對於任何數據從業者都至關重要。我們將探討數據偏見、算法公平性等議題，並提供相應的規避和處理建議。 第二部分：數據獲取、清洗與預處理 高質量的數據是有效分析的前提。本部分將聚焦於數據獲取、清洗與預處理這一關鍵環節，為讀者打下堅實的數據基礎。 在數據獲取方麵，我們將介紹多種數據來源，包括但不限於： 內部數據： 銷售記錄、客戶關係管理（CRM）係統數據、營銷活動數據、網站/App日誌數據、生産製造數據等。我們將講解如何識彆、提取和整閤這些散落在企業內部各處的數據。 外部數據： 公開數據集、第三方數據提供商、社交媒體數據、政府統計數據、行業報告數據等。我們將介紹獲取這些數據的常用方法和渠道。 網絡爬蟲技術： 介紹網絡爬蟲的基本原理，以及在遵守法律法規的前提下，如何通過編程技術（如Python的Scrapy、BeautifulSoup庫）獲取互聯網上的結構化或半結構化數據。 API接口： 講解如何利用應用程序接口（API）來獲取實時或批量數據，例如社交媒體API、地圖服務API、金融數據API等。 數據清洗是確保數據質量的關鍵步驟。本部分將詳細講解常見的數據質量問題及其處理方法： 缺失值處理： 識彆缺失數據，並介紹多種填充策略，如均值/中位數/眾數填充、插值法、基於模型的填充，以及根據業務場景判斷是否刪除含有缺失值的數據。 異常值檢測與處理： 講解如何識彆統計學上的異常值（如基於Z-score、IQR方法），以及基於業務邏輯的異常值判斷。我們將討論不同的處理方式，包括刪除、替換、分箱（Binning）等。 數據一緻性與標準化： 處理數據格式不統一（如日期格式、單位差異）、文本數據不一緻（如同一概念的不同錶述）等問題。我們將講解如何進行數據標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以適應不同算法的需求。 重復值處理： 識彆並刪除冗餘的重復記錄。 數據類型轉換： 將錯誤的數據類型（如數值型被識彆為文本型）糾正過來。 數據預處理是為建模做好準備的重要環節。我們將涵蓋以下關鍵技術： 特徵工程： 這是數據分析中最具創造性和挑戰性的環節之一。我們將深入講解如何創建新的、更有信息量的特徵，以提升模型的預測能力。這包括： 組閤特徵： 將現有特徵進行數學運算（加、減、乘、除、比率）來生成新的特徵。 多項式特徵： 創建現有特徵的更高次冪，以捕捉非綫性關係。 交互特徵： 捕捉不同特徵之間的相互作用。 時間序列特徵： 從時間戳數據中提取日、周、月、年、節假日等特徵，以及時間差、滯後值等。 文本特徵提取： 使用TF-IDF、詞袋模型（Bag-of-Words）、詞嵌入（Word Embeddings）等技術將文本數據轉化為數值嚮量。 類彆特徵編碼： One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding等。 降維技術： 當數據維度過高時，會增加計算復雜度並可能導緻過擬閤。我們將介紹： 主成分分析（PCA）： 綫性降維方法，找到數據方差最大的主成分。 綫性判彆分析（LDA）： 監督學習的降維方法，旨在最大化類間差異，最小化類內差異。 t-SNE / UMAP： 非綫性降維方法，常用於數據可視化。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與可視化 探索性數據分析（EDA）是理解數據、發現模式、提齣假設的關鍵步驟。本部分將引導讀者掌握有效的EDA技術和數據可視化方法。 我們將從描述性統計入手，介紹如何計算和解釋關鍵的統計量： 集中趨勢度量： 均值（Mean）、中位數（Median）、眾數（Mode）。 離散程度度量： 方差（Variance）、標準差（Standard Deviation）、極差（Range）、四分位數（Quartiles）、箱綫圖（Box Plot）。 分布特徵： 偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）。 可視化是EDA的有力工具，能夠直觀地展現數據特徵和關係。我們將介紹各種常用的圖錶類型及其適用場景： 單變量分析圖錶： 直方圖（Histogram）： 展示單變量的分布情況。 密度圖（Density Plot）： 更平滑地展示分布。 箱綫圖（Box Plot）： 展示數據的分布、中位數、四分位數範圍及異常值。 條形圖（Bar Chart）： 展示離散變量的頻率或比例。 雙變量/多變量分析圖錶： 散點圖（Scatter Plot）： 展示兩個數值變量之間的關係。 摺綫圖（Line Chart）： 展示數據隨時間或序列的變化趨勢。 堆疊條形圖/分組條形圖： 比較分類變量在不同類彆下的分布。 熱力圖（Heatmap）： 展示變量之間的相關性矩陣或矩陣數據的分布。 散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix）： 同時展示多個變量兩兩之間的關係。 小提琴圖（Violin Plot）： 結閤箱綫圖和密度圖的特點，展示分布形態。 平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）： 用於可視化多維數據。 在本部分，我們將強調如何根據具體業務問題選擇閤適的圖錶，並解讀圖錶所傳達的信息。例如，通過散點圖發現變量間的相關性，通過箱綫圖比較不同群體數據的分布差異，通過摺綫圖識彆趨勢和季節性。 此外，我們還將介紹如何通過EDA提齣數據分析中的關鍵假設，例如： “客戶流失率是否與客戶最後一次購買時間呈負相關？” “不同營銷渠道的投入是否對銷售額有顯著影響？” “産品A的用戶活躍度是否高於産品B？” EDA的過程是一個不斷提齣問題、尋找證據、修正假設的迭代過程。 第四部分：常用統計建模與機器學習算法 本部分將係統介紹在商業分析中常用的統計建模和機器學習算法，並講解其原理、適用場景和實現方法。 迴歸分析： 綫性迴歸（Linear Regression）： 預測連續變量，理解自變量對因變量的影響。我們將講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，包括模型假設、係數解釋、R平方、p值等。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 預測二分類變量（如用戶是否點擊廣告、客戶是否購買）。我們將講解其原理、損失函數（Log Loss）、Sigmoid函數等。 多項式迴歸、嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸： 介紹正則化方法，用於處理多重共綫性或防止過擬閤。 分類算法： 決策樹（Decision Trees）： 直觀易懂，適用於特徵工程。講解ID3、C4.5、CART等算法。 隨機森林（Random Forests）： 集成學習方法，通過多棵決策樹的投票進行預測，魯棒性強。 支持嚮量機（SVM）： 尋找最優超平麵進行分類。 K近鄰（KNN）： 基於樣本相似度的分類方法。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理的分類器，常用於文本分類。 聚類算法： K-Means聚類： 將數據劃分為K個簇，常用於客戶細分、市場分割。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 構建數據點的層次結構。 DBSCAN： 基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇。 時間序列分析： ARIMA模型： 經典的時間序列預測模型，包括自迴歸（AR）、移動平均（MA）和差分（I）部分。 指數平滑（Exponential Smoothing）： 簡單有效的時間序列預測方法。 Prophet模型（Facebook開源）： 適用於具有季節性和節假日效應的時間序列。 降維技術（續）： PCA、LDA等將在建模部分進一步應用。 模型評估與選擇： 迴歸模型評估： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分類模型評估： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC麯綫、AUC值。 交叉驗證（Cross-Validation）： K-fold交叉驗證，用於更可靠地評估模型性能。 模型選擇： AIC, BIC等信息準則，以及基於業務目標的模型選擇。 特徵選擇： Filter、Wrapper、Embedded方法，以及利用模型重要性進行特徵選擇。 第五部分：商業場景應用與決策優化 本部分將把前幾部分學到的知識融會貫通，通過具體的商業案例，講解如何運用數據分析解決實際問題，並指導決策。 客戶分析： 客戶細分（Customer Segmentation）： 基於 RFM 模型（Recency, Frequency, Monetary）、聚類算法等，將客戶劃分為不同群體，實現精準營銷。 客戶流失預測（Customer Churn Prediction）： 構建預測模型，識彆可能流失的客戶，並製定挽留策略。 客戶生命周期價值（CLV）預測： 評估客戶在未來能為企業帶來的總價值，指導客戶關係管理。 營銷分析： 營銷活動效果評估： 分析不同營銷渠道（如社交媒體、郵件、廣告）的ROI，優化營銷預算分配。 個性化推薦係統： 基於協同過濾、內容推薦等方法，為用戶推薦感興趣的産品或服務。 A/B測試： 通過實驗設計，科學地評估不同版本的産品、營銷文案或頁麵布局的效果。 銷售與運營分析： 銷售預測： 運用時間序列模型、迴歸模型預測未來的銷售額，輔助庫存管理和生産計劃。 定價策略優化： 分析價格彈性，製定最優定價策略。 供應鏈優化： 分析需求波動、庫存周轉率，優化供應鏈效率。 欺詐檢測（Fraud Detection）： 識彆可疑交易或行為，降低企業損失。 風險管理： 信用評分模型： 評估藉款人的信用風險。 市場風險預測： 預測股票價格、匯率等市場指標的變動。 商業洞察與決策支持： 數據故事（Data Storytelling）： 如何將復雜的數據分析結果，以清晰、引人入勝的方式呈現給非技術背景的決策者，引導他們做齣明智的決策。 儀錶盤（Dashboard）設計： 介紹如何設計有效的商業儀錶盤，實時監控關鍵業務指標（KPIs）。 戰略決策支持： 如何利用數據分析的結果，為企業戰略規劃、産品開發、市場進入等提供科學依據。 本書特點 實踐導嚮： 理論講解深入淺齣，側重於如何將統計分析方法應用於實際商業問題。 案例豐富： 涵蓋電商、金融、市場營銷、運營等多個領域，提供大量真實或貼近真實的商業案例。 方法全麵： 既有傳統的統計分析方法，也涵蓋瞭主流的機器學習算法。 循序漸進： 從數據基礎到建模應用，內容組織邏輯清晰，適閤不同背景的讀者。 強調思維： 不僅教授技術，更注重培養讀者的數據分析思維和解決問題的能力。 通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握商業數據分析的理論知識和實踐技能，自信地駕馭數據，從中挖掘價值，並最終將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析的愛好者，我一直在尋找一本能夠係統講解EViews軟件及其在實際應用中強大之處的書籍。而《EViews統計分析與應用（第3版）》完全超齣瞭我的預期。它不僅是一本軟件操作手冊，更是一本理論與實踐相結閤的經典著作。書中對EViews的每一個重要功能都進行瞭詳盡的介紹，從數據錄入、整理，到各種統計模型的構建、估計和檢驗，再到結果的解讀和報告撰寫，每一個環節都清晰明瞭，毫不含糊。我尤其欣賞書中對於案例的選取，這些案例普遍具有代錶性，能夠很好地反映不同領域的數據分析需求。例如，在宏觀經濟分析章節，作者運用EViews對GDP、通貨膨脹等關鍵指標進行建模預測，這讓我對如何運用EViews來洞察經濟運行規律有瞭全新的認識。此外，本書對於一些進階的統計分析技術，如麵闆數據分析、嚮量自迴歸模型（VAR）等，也有深入的探討，這對我進一步提升數據分析能力提供瞭寶貴的指導。總而言之，這本書是我在EViews學習道路上不可多得的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書《EViews統計分析與應用（第3版）》絕對是我近期閱讀過的最令人興奮的學術書籍之一。我一直在尋找一本能夠讓我深入理解EViews在實際統計分析中應用的書籍，而這本書完美地滿足瞭我的需求。它不僅僅是關於EViews軟件本身的操作指南，更是關於如何運用EViews來解決現實世界中的統計難題。書中的案例涵蓋瞭從基礎的描述性統計到復雜的計量經濟模型，並且每一個案例都進行瞭細緻的講解，包括數據準備、模型選擇、參數估計、結果解釋以及政策含義的分析。我尤其 impressed於書中對時間序列分析的深入探討，例如ARIMA模型、協整分析、格蘭傑因果檢驗等，這些都是在經濟學和金融學領域非常重要的分析工具。通過閱讀這本書，我不僅學會瞭如何使用EViews進行這些分析，更重要的是，我理解瞭這些模型背後的邏輯和假設，以及如何正確地解讀和應用分析結果。這本書的語言風格非常流暢，盡管內容深奧，但閱讀起來卻並不吃力，這得益於作者紮實的理論功底和豐富的實踐經驗。它是一本能夠真正幫助讀者提升統計分析能力的書籍。

評分☆☆☆☆☆

拿到《EViews統計分析與應用（第3版）》這本書，我最直觀的感受就是它的“厚重感”。這不僅僅是指書的頁數，更是一種知識體係的完整和嚴謹。作為一名統計學專業的學生，我接觸過不少關於統計軟件的書籍，但很多都流於錶麵，無法深入剖析。這本書則不同，它深入淺齣地講解瞭EViews的各種統計分析功能，並結閤瞭大量的實際案例，讓我能夠更直觀地理解那些抽象的統計理論。書中的講解非常係統，從基礎的數據管理到復雜的模型分析，一步步地引導讀者掌握EViews的應用。我尤其喜歡它在講解迴歸分析部分，不僅介紹瞭OLS迴歸，還涵蓋瞭異方差、序列相關等問題的處理，以及廣義矩估計（GMM）等方法，這對於我們理解和應對現實數據中的復雜情況非常有幫助。而且，第三版的更新內容也涵蓋瞭最新的統計方法和EViews軟件的最新特性，讓這本書始終保持著前沿性。這本書不僅是學習EViews的工具書，更是一本提升統計分析思維的教材。

評分☆☆☆☆☆

我是在朋友的推薦下購買瞭《EViews統計分析與應用（第3版）》，並且毫不誇張地說，它徹底改變瞭我對數據分析的看法。在過去，我總是覺得統計分析是枯燥乏味的理論，而EViews更是讓我望而卻步的復雜軟件。但是，這本書就像一座橋梁，連接瞭我對統計分析的好奇心和對EViews的實際操作能力。書中大量的圖文並茂的步驟演示，讓我能夠輕鬆地跟著書中的指引完成各種分析任務，從最基礎的數據導入到高級的時間序列建模，每一步都清晰可見。我特彆欣賞書中對於不同統計模型的應用場景和解釋的清晰度，比如在分析金融市場波動時，如何運用ARCH/GARCH模型進行建模，以及如何解讀模型參數的經濟含義，這讓我能夠真正理解這些模型的作用，而不是死記硬背。而且，書中的案例大多取材於真實的經濟金融場景，這讓我能夠將學到的知識融會貫通，應用於自己的學習和研究中。這本書的價值，遠不止於教會你如何使用軟件，更在於培養你的數據分析思維和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《EViews統計分析與應用（第3版）》簡直是統計分析領域的“寶藏指南”！我一直對EViews這款軟件充滿瞭好奇，但總是覺得無從下手，直到遇到瞭這本書。它就像一位循循善誘的老師，從最基礎的概念講起，一點點地引導我進入EViews的世界。書中的例子非常貼切實際，涵蓋瞭經濟學、金融學、社會學等多個領域，讓我深刻體會到統計分析在解決實際問題中的強大力量。我特彆喜歡書中對各個統計模型進行深入淺齣的講解，比如時間序列分析、迴歸分析等等，不再是枯燥的公式堆砌，而是通過EViews的操作演示，將抽象的概念變得生動形象。每一次嘗試書中的案例，都能獲得滿滿的成就感。而且，第三版的內容更新得也相當及時，融入瞭許多最新的分析方法和技術，讓我感覺自己站在瞭統計分析的前沿。無論是初學者還是希望進階的用戶，這本書都能提供巨大的幫助。讀完這本書，我感覺自己對EViews的掌握程度有瞭質的飛躍，更加自信地運用它來處理自己的數據和進行研究瞭。

評分☆☆☆☆☆

這個書有好多錯誤啊，連我這種初學者都能找齣來

評分☆☆☆☆☆

好，挺好的，質量不錯，用心服務，京東

評分☆☆☆☆☆

視頻還沒看，希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

不錯的。

評分☆☆☆☆☆

好好好後收收收收收收送還是

評分☆☆☆☆☆

正版，還未全麵學習，大概瀏覽，看起來不錯的實用書籍。

評分☆☆☆☆☆

非常好，比較詳細，說的也比較淺顯易懂，比較好理解

評分☆☆☆☆☆

買瞭5本書，eviews stata統計分析與應用與期待的有點差距，其他的還好

評分☆☆☆☆☆

這本書寫的很好???很有幫助！！！