統(tǒng)計(jì)學(xué)：在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用

目 錄
第1章 經(jīng)濟(jì)學(xué)中統(tǒng)計(jì)的作用
1．1 使用實(shí)證資料了解經(jīng)濟(jì)
1．2 度量經(jīng)濟(jì)福利
1．3 家庭收入分布
1．4 評(píng)估充分就業(yè)
1．5 評(píng)估經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
1．6 度量通貨膨脹
1．7 失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論關(guān)系
1．8 經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)證據(jù)之間的聯(lián)系
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
第2章 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的視覺呈現(xiàn)
2．1 經(jīng)濟(jì)圖形和表格
2．2 時(shí)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(gòu)建表格
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
第Ⅰ篇 經(jīng)濟(jì)變量的描述性統(tǒng)計(jì)量
　第3章 觀察值與頻率分布
3．1 觀察值設(shè)計(jì)的介紹
3．2 定性變量和定量變量
3．3 組織數(shù)據(jù)：絕對(duì)頻數(shù)分布
3．4 組織數(shù)據(jù)：相對(duì)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(gòu)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
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
第4章 集中趨勢(shì)的度量
4．1 期望描述性統(tǒng)計(jì)量所具有的屬性
4．2 集中趨勢(shì)的三個(gè)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(shì)的度量
4．4 加權(quán)算術(shù)均值
4．5 幾何均值
4．6 未分組數(shù)據(jù)的位次指標(biāo)
4．7 頻數(shù)分布的位次指標(biāo)
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
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(biāo)準(zhǔn)差的概念
5．7 計(jì)算未分組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差
5．8 計(jì)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(dāng)?shù)拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)量
5．12 評(píng)估相對(duì)離散程度：變異系數(shù)
5．13 評(píng)估相對(duì)離散程度：離中趨勢(shì)指數(shù)
5．14 描述相對(duì)離散程度：洛倫茨曲線
5．15 評(píng)估相對(duì)離散程度：基尼系數(shù)
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
第Ⅱ篇 時(shí)間序列的描述性統(tǒng)計(jì)
第6章 度量?jī)r(jià)格和數(shù)量的變化
6．1 實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)中的重要指數(shù)
6．2 為什么經(jīng)濟(jì)學(xué)家們使用指數(shù)
6．3 編制一個(gè)簡(jiǎn)單的價(jià)格指數(shù)
6．4 編制一個(gè)加權(quán)的價(jià)格指數(shù)
6．5 為價(jià)格指數(shù)選擇適當(dāng)?shù)臋?quán)重
6．6 鏈?zhǔn)絻r(jià)格指數(shù)
6．7 價(jià)格指數(shù)應(yīng)用
6．8 轉(zhuǎn)換一個(gè)指數(shù)的基準(zhǔn)期
6．9 數(shù)量指數(shù)
6．10 綜合指數(shù)
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名詞術(shù)語
第7章 穩(wěn)定性描述：短期變化
7．1 經(jīng)濟(jì)隨時(shí)間變化的度量方法
7．2 增長(zhǎng)率計(jì)算
7．3 復(fù)式增長(zhǎng)率
7．4 一年多次計(jì)息時(shí)的年化增長(zhǎng)率
7．5 超過一年計(jì)息一次的年化增長(zhǎng)率
7．6 連續(xù)復(fù)式增長(zhǎng)
7．7 連續(xù)復(fù)式年增長(zhǎng)率和對(duì)數(shù)形式
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第8章 長(zhǎng)期變化
8．1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
8．2 不變的長(zhǎng)期增長(zhǎng)率
8．3 以常量增長(zhǎng)
8．4 增長(zhǎng)量還是增長(zhǎng)率?
8．5 完整模型
8．6 季節(jié)效應(yīng)
8．7 周期性效應(yīng)
8．8 不規(guī)則效應(yīng)
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第Ⅲ篇 單變量的統(tǒng)計(jì)推斷
第9章 統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
9．7 確定一個(gè)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(jì)量抽樣分布
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名詞術(shù)語
第10章 統(tǒng)計(jì)估計(jì)
10．1 抽樣調(diào)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(jì)
10．3 置信水平和區(qū)間估計(jì)的精度
10．4 t分布
10．5 當(dāng)總體方差未知時(shí)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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名詞術(shù)語
第11章 均值的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)
11．1 經(jīng)濟(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)：一種類似于案件 審判的方法
11．2 經(jīng)濟(jì)學(xué)中假設(shè)檢驗(yàn)的概述：評(píng)估廣告內(nèi)容的真實(shí)性
11．3 經(jīng)濟(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：說明假設(shè)
11．4 經(jīng)濟(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：顯著性水平的選擇
11．5 經(jīng)濟(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：建立決策準(zhǔn)則
11．6 經(jīng)濟(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和對(duì)原假設(shè)做出結(jié)論
11．7 假設(shè)檢驗(yàn)與估計(jì)的置信區(qū)間
11．8 評(píng)價(jià)第一類錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)規(guī)則
11．9 評(píng)價(jià)第二類錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)規(guī)則
11．10 p值和假設(shè)檢驗(yàn)
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名詞術(shù)語
第Ⅳ篇 兩變量之間的關(guān)系：描述性與統(tǒng)計(jì)推斷
第12章 相關(guān)分析
12．1 兩變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系
12．2 相關(guān)分析：描述性統(tǒng)計(jì)量
12．3 檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)的顯著性
12．4 檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)的符號(hào)
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名詞術(shù)語
第13章 簡(jiǎn)單線性回歸分析
13．1 簡(jiǎn)單線性回歸分析
13．2 回歸分析線性關(guān)系的代數(shù)問題
13．3 簡(jiǎn)單線性回歸分析：教育與GDP
13．4 線性回歸關(guān)系的代數(shù)方差
13．5 回歸分析中的判定系數(shù)
13．6 簡(jiǎn)單線性回歸分析：嬰兒死亡率和熟練醫(yī)護(hù)人員接生
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第14章 簡(jiǎn)單回歸分析———統(tǒng)計(jì)推斷
14．1 回歸分析中需要統(tǒng)計(jì)推斷
14．2 GDP—教育回歸模型的斜率系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
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(shè)和備擇假設(shè)
14．5 顯著性水平和決策準(zhǔn)則
14．6 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和斜率系數(shù)的p值
14．7 斜率系數(shù)假設(shè)的一個(gè)例子：嬰兒死亡率
14．8 假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)芊褡C明
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第15章 簡(jiǎn)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(duì)數(shù)函數(shù)形式：對(duì)數(shù)—線性模型
15．4 半對(duì)數(shù)函數(shù)形式：線性—對(duì)數(shù)模型
15．5 雙對(duì)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(guān)系
第16章 多元回歸分析：估計(jì)和解釋
16．1 從簡(jiǎn)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(shè)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(jì)
本章小結(jié)
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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(shè)檢驗(yàn)
17．1 檢驗(yàn)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(yàn)：IMR模型
17．3 評(píng)價(jià)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(shè)檢驗(yàn)：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(shè)檢驗(yàn)
17．7 是否每個(gè)自變量都與因變量存在統(tǒng)計(jì)關(guān)系
17．8 統(tǒng)計(jì)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(jì)模型?
17．10 選擇IML多元回歸結(jié)果的觀測(cè)
本章小結(jié)
名詞術(shù)語

第18章 多元回歸分析：虛擬變量和統(tǒng)計(jì)相關(guān)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(shè)和遺漏變量偏倚
18．5 不良的回歸殘差：異方差和序列相關(guān)
本章小結(jié)
名詞術(shù)語
　　譯后記