正版名EViews统计分析与应用(第3版)9787121284212马慧慧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马慧慧 著

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• EViews
• 计量经济学
• 统计分析
• 数据分析
• 经济学
• 金融学
• 建模
• 回归分析
• 时间序列分析
• 马慧慧

店铺： 玄岩璞图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284212

商品编码：26623444424

包装：平装

出版时间：2016-04-01

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基本信息

书名：EViews统计分析与应用(第3版)

定价：59.80元

作者：马慧慧

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787121284212

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

内容提要

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EViews（Econometrics Views），是美国QMS公司开发的一款运行于Windows环境下的经济计量分析统计软件，是进行数据分析、回归分析和预测的实用工具，其广泛应用于经济学、金融保险、社会科学、自然科学等众多领域。作为目前流行的计量经济工具软件之一，EViews以功能强大、操作简便且具有可视化的操作风格而著称。EViews拥有强大的命令功能和批处理语言功能，程序语言简单易懂。 本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。在每一章前简明扼要地阐述计量统计方法的基本原理，介绍EViews中常用统计方法的操作步骤，并结合实例演示EViews的操作与输出结果解读，使读者对计量统计方法的应用与软件的操作有一个全面的了解。 本书共分20章，按照数据处理、绘图操作、基本统计分析、回归与建模分析、预测和编程操作顺序编写。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

目录

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作者介绍

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马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。

文摘

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序言

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《数据驱动的决策艺术：洞悉商业真相，引领未来走向》 内容梗概 本书并非一本教科书，而是一部关于如何运用强大数据分析工具，将海量信息转化为 actionable insights，从而实现精准决策和业务增长的实践指南。我们致力于为您揭示数据背后的故事，赋能您在日益复杂和动态的市场环境中，成为一名卓越的商业决策者。本书将带领您踏上一段从理解数据本质，到掌握高级分析技巧，再到将分析结果转化为具体商业策略的完整旅程。 第一部分：数据思维的基石——理解与解读 在信息爆炸的时代，数据无处不在，但数据的价值并非自动显现。本部分将从根本上重塑您对数据的认知。我们不为您罗列枯燥的理论，而是通过生动的案例，引导您理解不同类型数据的内在属性、潜在偏见以及它们如何影响决策的准确性。您将学会： 数据的生命周期与质量评估： 从数据采集、清洗、存储到分析，理解每个环节的重要性。如何识别和处理缺失值、异常值，确保数据的可靠性，避免“垃圾进，垃圾出”的困境。我们将探讨数据治理的基本原则，以及构建高质量数据集的重要性，为后续分析打下坚实基础。 变量的本质与关系探索： 区分定性与定量数据，理解不同变量之间的相关性、因果性以及潜在的混淆因素。我们将深入探讨描述性统计的应用，例如均值、中位数、方差、标准差等，以及如何通过可视化手段（如直方图、散点图、箱线图）直观地呈现数据分布和变量间的初步关系，为更深入的分析提供方向。 统计思维在商业场景的应用： 了解统计学原理如何在市场营销、销售预测、客户分析、风险管理等商业领域发挥关键作用。我们将通过实际商业问题，展示统计思维如何帮助我们识别趋势、发现规律、评估可能性，从而规避盲目性和主观臆断。 第二部分：驾驭分析工具——从基础到精通 理论的掌握需要强大的工具作为支撑。本部分将为您精心挑选并深入解析一系列业界领先的数据分析工具（这里不具体点名，而是强调工具的普适性和能力），并教授您如何高效地运用它们来完成复杂的分析任务。您将掌握： 数据预处理与转换的艺术： 学习如何使用工具进行数据清洗、合并、拆分、重塑以及创建新的派生变量。我们将重点关注数据转换的技巧，例如对数转换、标准化、归一化等，以及它们如何满足不同模型的要求。 描述性统计与探索性数据分析（EDA）的进阶： 超越基础的描述，学习如何运用工具进行更深入的数据探索。包括但不限于：分组统计、交叉表分析、多变量关系的可视化探索，以及如何通过这些方法快速发现数据中的异常、模式和潜在关联。 推断性统计与假设检验的实战： 理解样本推断总体的基本原理，掌握如何运用工具进行t检验、卡方检验、方差分析等，以及如何解释检验结果并得出具有统计学意义的结论。我们将重点放在理解假设检验的逻辑和实际应用场景，帮助您在不确定性中做出更可靠的判断。 回归分析的深度应用： 从简单线性回归到多元线性回归，再到非线性回归模型，学习如何构建、评估和解读回归模型。我们将探讨模型诊断的重要指标（如R方、调整R方、p值、残差分析），以及如何处理多重共线性、异方差等常见问题，实现对因变量的精准预测和影响因素的深入分析。 时间序列分析的洞察力： 掌握识别和分析时间序列数据中的趋势、季节性、周期性以及随机波动。我们将介绍移动平均、指数平滑、ARIMA模型等经典时间序列分析方法，并演示如何利用这些工具进行经济预测、销售预测和趋势预测。 第三部分：数据分析的升华——模型构建与预测 数据分析的最终目的是为了预测和决策。本部分将带您进入更高级的分析领域，学习如何构建和应用各种预测模型，以及如何评估和优化模型的性能。您将体验： 分类与聚类分析的精妙： 学习如何构建分类模型（如逻辑回归、支持向量机、决策树）来预测离散型结果，例如客户是否会流失、产品是否会购买等。同时，探索聚类分析（如K-means）如何帮助您发现隐藏的客户细分、市场群体，实现更精准的营销和产品定位。 机器学习基础： 引入机器学习的核心概念，包括监督学习与无监督学习，以及一些常用的算法（如随机森林、梯度提升机）。我们将以通俗易懂的方式解释这些算法的工作原理，以及它们在实际商业问题中的应用案例，例如欺诈检测、个性化推荐等。 模型评估与选择的艺术： 理解准确率、召回率、F1分数、AUC等模型评估指标的含义，学习如何选择最适合您业务需求的模型。我们将强调模型过拟合和欠拟合的风险，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来提升模型的泛化能力。 预测模型的解释性与可信度： 并非所有复杂的模型都易于理解。我们将探讨如何解释复杂模型的输出，例如特征重要性、局部解释模型（LIME）等，以确保您的决策过程是透明和可信的。 第四部分：数据驱动的决策——转化与落地 再强大的分析能力，如果不能转化为实际的商业行动，其价值将大打折扣。本部分将聚焦于如何将数据分析的成果有效地沟通、应用，并最终驱动业务增长。您将学会： 数据可视化叙事： 掌握如何运用图表、仪表盘等可视化工具，将复杂的数据分析结果以清晰、直观、有说服力的方式呈现给不同的受众，包括非技术背景的管理层和一线业务人员。我们将讨论信息设计的原则，以及如何构建引人入胜的数据故事。 构建数据驱动的决策框架： 学习如何将数据分析融入日常的业务流程和决策机制中。我们将探讨如何设定明确的业务问题，如何设计有效的KPIs，以及如何建立持续的数据监控和反馈循环，确保持续改进。 A/B测试与实验设计： 掌握如何设计和执行A/B测试，以科学的方式验证不同策略、产品功能或营销活动的效果。我们将深入讲解实验设计的关键要素，包括样本量计算、对照组设置、结果统计分析，以及如何从实验中得出可靠的结论。 案例研究与行业洞察： 通过精选的实际商业案例，展示数据分析在不同行业（如零售、金融、医疗、制造）中的成功应用。这些案例将涵盖从市场趋势分析到运营效率提升，从客户体验优化到风险预警等多个维度，为您提供丰富的实践灵感。 未来趋势与持续学习： 展望数据分析领域的未来发展方向，如大数据技术、人工智能、深度学习在商业中的应用。我们鼓励您保持好奇心和持续学习的热情，不断提升自身在数据驱动决策领域的竞争力。 本书的目标读者 本书面向所有希望提升数据分析能力，并将其应用于商业决策的专业人士，包括但不限于： 企业决策者与管理者： 希望通过数据洞察，做出更明智的战略和运营决策。 市场营销与销售人员： 致力于理解客户行为，优化营销策略，提升销售业绩。 产品经理与运营人员： 寻求通过数据反馈，迭代产品，优化用户体验，提升运营效率。 数据分析师与数据科学家（初中级）： 希望系统性地学习和巩固数据分析的理论与实践技能，拓展分析方法的应用范围。 咨询顾问与研究人员： 需要运用数据支持其分析报告和研究成果。 对商业智能和数据驱动文化感兴趣的任何人。 结语 在这个数据赋能的时代，数据不再是冰冷的数字，而是通往商业成功的地图。本书将为您提供解读这张地图的语言和工具。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信地驾驭数据，发现隐藏的商业机会，应对未来的挑战，并最终在您的领域内实现卓越的成就。让我们一起，开启这场数据驱动的决策之旅！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计分析一直存在畏难情绪，觉得那些模型和公式都太复杂了，根本学不会。但是，我最近拿到一本《EViews统计分析与应用(第3版)》，这本书彻底改变了我的看法。作者马慧慧老师的写作风格非常吸引人，她用一种非常平易近人的方式来讲解统计学知识，仿佛和你一起在探索一个有趣的领域。书中大量的范例数据都是来自实际的研究，读起来一点也不枯燥。我尤其喜欢的是，她不仅仅告诉你怎么操作EViews，更重要的是，她会解释为什么这样做，这样做的理论依据是什么。比如，在讲到假设检验的时候，她会详细解释原假设和备择假设的意义，以及如何根据检验统计量和P值来做出判断。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我感觉学习起来非常踏实。我原本以为自己很难掌握的面板数据模型，在这本书的引导下，我也能理解并尝试去应用了。这本书真的让我对统计分析产生了浓厚的兴趣，也让我对EViews这款软件有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在进行毕业论文研究的学生，统计分析是我的硬伤，而EViews又是我的主要工具。在寻找学习资料的过程中，我对比了很多本书，最终选择了这本《EViews统计分析与应用(第3版)》。让我惊喜的是，这本书真的帮我解决了大问题。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。她不会生硬地堆砌公式，而是通过大量的实际案例，将抽象的统计理论具象化。比如，在讲解回归分析时，她会从实际的数据出发，一步步地构建模型，然后解释每个系数的含义，以及如何检验模型的显著性。更重要的是，书中对于一些容易出错的环节，比如变量的选择、模型的诊断等方面，都给出了非常实用的建议和技巧。我印象最深的是关于时间序列分析的部分，那些ARIMA模型、GARCH模型，之前对我来说就像天书一样，但在这本书的讲解下，我竟然能看懂了，并且学会了如何在EViews中实现。这本书不仅仅是EViews的操作手册，更是一本高质量的统计分析教材，它教会了我如何思考，如何分析，如何用EViews这个工具来更好地理解数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是一口气读完的，真的非常非常厚实，拿到手里沉甸甸的，一开始还有点担心自己能不能坚持下来，但事实证明，我的顾虑是多余的。作者马慧慧老师的语言风格非常细腻，就像是在和一位经验丰富的老师面对面交流一样，一点点地将复杂的统计学概念掰开了揉碎了讲。书中举例的案例也特别接地气，很多都是我们日常生活中能遇到的场景，比如经济学、金融学方面的分析，甚至是社会调查数据处理，都给出了详实的步骤和解读。我特别喜欢的是，她并没有只停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去讲如何在EViews这个软件中实现这些分析。从数据的导入、清洗，到各种回归模型的建立、检验，再到结果的解释，每一步都清晰明了，附带大量的截图，让人一看就懂。特别是那些之前困扰我的异方差、自相关问题，在书中都有专门的章节详细讲解，并且给出了非常实用的处理方法。读完这本书，我感觉自己对EViews的使用不再是停留在“会点点鼠标”的层面，而是真正理解了它背后的统计学原理，能够灵活运用它来解决实际问题。这本书真的是我统计分析道路上的明灯，强烈推荐给所有想要深入学习EViews的朋友们，无论你是初学者还是有一定基础，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的排版和内容组织绝对是业界良心。虽然我之前接触过一些EViews相关的资料，但总觉得不够系统，要么就是理论讲得太深奥，要么就是操作步骤不够详细。这本《EViews统计分析与应用(第3版)》完全弥补了我的这些遗憾。从目录就能看出其体系的完整性，涵盖了从基础的描述性统计到高级的时间序列分析、面板数据分析等等，几乎你想到的统计分析方法，这本书里都能找到。作者在讲解每一个模型的时候，不仅会介绍其理论基础和适用条件，更重要的是，会一步步地指导你如何在EViews中完成操作，并且对输出的结果进行细致的解读。我尤其欣赏的是，书中对各种统计检验的意义和判断标准都做了非常清晰的阐述，不再是简单地告诉你“看P值小于0.05”，而是解释了为什么P值小于0.05有意义，以及在不同的检验中，P值代表了什么。这种深入浅出的讲解方式，让我对统计分析有了更透彻的理解。而且，书中的图文并茂，各种图表和代码示例都非常清晰，大大降低了学习的门槛。我已经迫不及待地想用书中的方法去处理我自己的数据了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的市场研究人员，经常需要处理大量的数据，并进行统计分析来支持决策。之前我一直使用Excel进行一些基础的数据处理，但随着研究的深入，我发现需要更专业的工具和更复杂的分析方法。《EViews统计分析与应用(第3版)》这本书，简直是为我量身定做的。它不仅详细介绍了EViews软件的各种功能，更重要的是，它将各种统计分析方法与EViews的操作紧密结合起来，让我们能够快速上手，并且能够真正运用到实际工作中。书中关于回归分析、时间序列分析、面板数据分析等章节，对我来说都非常有价值。作者在讲解每一个模型时，都会提供实际案例，并一步步指导操作，让我们能够清晰地看到如何将理论知识转化为实际应用。我特别喜欢书中对模型诊断和选择的讲解，这部分内容往往是很多人容易忽视但又非常关键的。有了这本书，我感觉自己在数据分析能力上有了质的飞跃，能够更自信地应对工作中的各种挑战。