統(tǒng)計學：在經(jīng)濟中的應用

目 錄
第1章 經(jīng)濟學中統(tǒng)計的作用
1．1 使用實證資料了解經(jīng)濟
1．2 度量經(jīng)濟福利
1．3 家庭收入分布
1．4 評估充分就業(yè)
1．5 評估經(jīng)濟增長
1．6 度量通貨膨脹
1．7 失業(yè)率與經(jīng)濟增長的理論關系
1．8 經(jīng)濟理論和統(tǒng)計證據(jù)之間的聯(lián)系
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第2章 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的視覺呈現(xiàn)
2．1 經(jīng)濟圖形和表格
2．2 時間序列數(shù)據(jù)和圖
2．3 截面數(shù)據(jù)和圖
2．4 面板數(shù)據(jù)和圖
2．5 創(chuàng)建有效的圖
2．6 使用Excel構建表格
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第Ⅰ篇 經(jīng)濟變量的描述性統(tǒng)計量
　第3章 觀察值與頻率分布
3．1 觀察值設計的介紹
3．2 定性變量和定量變量
3．3 組織數(shù)據(jù)：絕對頻數(shù)分布
3．4 組織數(shù)據(jù)：相對頻數(shù)分布
3．5 頻數(shù)分布的視覺呈現(xiàn)：直方圖
3．6 頻數(shù)分布的類別
3．7 構建頻數(shù)分布
3．8 頻數(shù)多邊形
3．9 累積頻數(shù)分布和累積曲線
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第4章 集中趨勢的度量
4．1 期望描述性統(tǒng)計量所具有的屬性
4．2 集中趨勢的三個度量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
4．3 頻數(shù)分布數(shù)據(jù)集中趨勢的度量
4．4 加權算術均值
4．5 幾何均值
4．6 未分組數(shù)據(jù)的位次指標
4．7 頻數(shù)分布的位次指標
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第5章 離散程度
5．1 離散程度
5．2 總體和樣本
5．3 極差
5．4 四分位極差
5．5 平均偏差
5．6 標準差的概念
5．7 計算未分組數(shù)據(jù)的標準差
5．8 計算頻數(shù)分布的離散程度
5．9 定位極值
5．10 頻數(shù)分布的形狀
5．11 選擇適當?shù)拿枋鲂越y(tǒng)計量
5．12 評估相對離散程度：變異系數(shù)
5．13 評估相對離散程度：離中趨勢指數(shù)
5．14 描述相對離散程度：洛倫茨曲線
5．15 評估相對離散程度：基尼系數(shù)
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第Ⅱ篇 時間序列的描述性統(tǒng)計
第6章 度量價格和數(shù)量的變化
6．1 實證經(jīng)濟學中的重要指數(shù)
6．2 為什么經(jīng)濟學家們使用指數(shù)
6．3 編制一個簡單的價格指數(shù)
6．4 編制一個加權的價格指數(shù)
6．5 為價格指數(shù)選擇適當?shù)臋嘀?
6．6 鏈式價格指數(shù)
6．7 價格指數(shù)應用
6．8 轉換一個指數(shù)的基準期
6．9 數(shù)量指數(shù)
6．10 綜合指數(shù)
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第7章 穩(wěn)定性描述：短期變化
7．1 經(jīng)濟隨時間變化的度量方法
7．2 增長率計算
7．3 復式增長率
7．4 一年多次計息時的年化增長率
7．5 超過一年計息一次的年化增長率
7．6 連續(xù)復式增長
7．7 連續(xù)復式年增長率和對數(shù)形式
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第8章 長期變化
8．1 經(jīng)濟增長
8．2 不變的長期增長率
8．3 以常量增長
8．4 增長量還是增長率?
8．5 完整模型
8．6 季節(jié)效應
8．7 周期性效應
8．8 不規(guī)則效應
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第Ⅲ篇 單變量的統(tǒng)計推斷
第9章 統(tǒng)計推斷的基本概念
9．1 總體與樣本回顧
9．2 抽樣過程
9．3 概率的概念
9．4 概率分布
9．5 連續(xù)概率分布：正態(tài)分布
9．6 連續(xù)概率分布：標準正態(tài)分布
9．7 確定一個正態(tài)分布
9．8 均值抽樣分布的概念
9．9 均值抽樣分布與中心極限定理
9．10 Z統(tǒng)計量抽樣分布
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第10章 統(tǒng)計估計
10．1 抽樣調查數(shù)據(jù)
10．2 總體方差已知情形下總體均值的區(qū)間估計
10．3 置信水平和區(qū)間估計的精度
10．4 t分布
10．5 當總體方差未知時總體均值的置信區(qū)間
10．6 比例、百分比和比率的置信區(qū)間
10．7 均值和比例的置信區(qū)間的區(qū)別
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第11章 均值的統(tǒng)計假設檢驗
11．1 經(jīng)濟學中的假設檢驗：一種類似于案件 審判的方法
11．2 經(jīng)濟學中假設檢驗的概述：評估廣告內容的真實性
11．3 經(jīng)濟假設檢驗：說明假設
11．4 經(jīng)濟假設檢驗：顯著性水平的選擇
11．5 經(jīng)濟假設檢驗：建立決策準則
11．6 經(jīng)濟假設檢驗：構建檢驗統(tǒng)計量和對原假設做出結論
11．7 假設檢驗與估計的置信區(qū)間
11．8 評價第一類錯誤的統(tǒng)計規(guī)則
11．9 評價第二類錯誤的統(tǒng)計規(guī)則
11．10 p值和假設檢驗
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第Ⅳ篇 兩變量之間的關系：描述性與統(tǒng)計推斷
第12章 相關分析
12．1 兩變量之間的統(tǒng)計關系
12．2 相關分析：描述性統(tǒng)計量
12．3 檢驗相關系數(shù)的顯著性
12．4 檢驗相關系數(shù)的符號
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第13章 簡單線性回歸分析
13．1 簡單線性回歸分析
13．2 回歸分析線性關系的代數(shù)問題
13．3 簡單線性回歸分析：教育與GDP
13．4 線性回歸關系的代數(shù)方差
13．5 回歸分析中的判定系數(shù)
13．6 簡單線性回歸分析：嬰兒死亡率和熟練醫(yī)護人員接生
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第14章 簡單回歸分析———統(tǒng)計推斷
14．1 回歸分析中需要統(tǒng)計推斷
14．2 GDP—教育回歸模型的斜率系數(shù)的假設檢驗
14．3 線性回歸的斜率和截距系數(shù)的抽樣分布
14．4 建立斜率系數(shù)的原假設和備擇假設
14．5 顯著性水平和決策準則
14．6 檢驗統(tǒng)計量和斜率系數(shù)的p值
14．7 斜率系數(shù)假設的一個例子：嬰兒死亡率
14．8 假設檢驗能否證明
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第15章 簡單回歸分析：變量度量和函數(shù)形式
15．1 變量單位的變化和回歸系數(shù)的解釋
15．2 指定回歸方程：函數(shù)形式
15．3 半對數(shù)函數(shù)形式：對數(shù)—線性模型
15．4 半對數(shù)函數(shù)形式：線性—對數(shù)模型
15．5 雙對數(shù)函數(shù)形式
15．6 其他函數(shù)形式
15．7 選擇合適的函數(shù)形式
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第Ⅴ篇 多元變量之間的關系
第16章 多元回歸分析：估計和解釋
16．1 從簡單線性回歸模型到多元線性回歸分析
16．2 多元線性回歸模型
16．3 給定自變量和函數(shù)形式的多元線性回歸模型
16．4 設定嬰兒死亡率多元回歸模型
16．5 嬰兒死亡率多元回歸模型的估計
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第17章 多元回歸分析：偏回歸系數(shù)和整體擬合度的假設檢驗
17．1 檢驗偏回歸系數(shù)（bi）顯著性的一般過程
17．2 偏回歸系數(shù)（b i）顯著性檢驗：IMR模型
17．3 評價模型的整體擬合度
17．4 解釋嬰兒死亡率多元回歸模型整體擬合度
17．5 回歸模型整體顯著性的聯(lián)合假設檢驗：基本概念和過程
17．6 IMR多元回歸模型整體顯著性的聯(lián)合假設檢驗
17．7 是否每個自變量都與因變量存在統(tǒng)計關系
17．8 統(tǒng)計意義上“最好的”多元回歸模型
17．9 嬰兒死亡率“較好的”的統(tǒng)計模型?
17．10 選擇IML多元回歸結果的觀測
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第18章 多元回歸分析：虛擬變量和統(tǒng)計相關問題
18．1 自變量為虛擬變量：基本概念和考慮
18．2 自變量為虛擬變量：嬰兒死亡率和非洲的次撒哈拉地區(qū)
18．3 多重共線性
18．4 模型誤設和遺漏變量偏倚
18．5 不良的回歸殘差：異方差和序列相關
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　　譯后記