統(tǒng)計(jì)分析案例

目 錄
第1章 金融統(tǒng)計(jì)分析案例 （1）
案例1 兩權(quán)分離度、銀行債務(wù)與 控制股東行為關(guān)系的實(shí)證分析―基于面板門(mén)限模型 （1）
一、案例背景 （1）
二、面板門(mén)限模型 （1）
三、案例設(shè)計(jì) （3）
四、實(shí)證設(shè)計(jì)與分析 （4）
五、案例小結(jié) （8）
案例2 研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的門(mén)限效應(yīng)―基于創(chuàng)業(yè)板上市公司的實(shí)證研究 （9）
一、案例背景 （9）
二、理論模型 （9）
三、研究設(shè)計(jì) （10）
四、實(shí)證分析 （12）
五、案例小結(jié) （22）
案例3 債務(wù)融資對(duì) 控制股東侵占行為影響的差異性研究―基于企業(yè)生命周期視角 （23）
一、案例背景 （23）
二、似無(wú)相關(guān)回歸模型 （23）
三、數(shù)據(jù)樣本與研究設(shè)計(jì) （24）
四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析 （26）
五、案例小結(jié) （31）
案例4 基于VAR模型的投資者情緒與股市收益率關(guān)系的實(shí)證分析 （33）
一、案例背景 （33）
二、VAR模型及相關(guān)理論 （33）
三、實(shí)證分析 （36）
四、案例小結(jié) （42）
第2章 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析案例 （43）
案例1 長(zhǎng)三角城市群一體化水平分析―基于面板數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析 （43）
一、案例背景 （43）
二、測(cè)度方法與理論模型 （44）
三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源 （46）
四、數(shù)據(jù)分析 （48）
五、案例小結(jié) （60）
案例2 發(fā)展地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品對(duì)農(nóng)村減貧的影響分析―來(lái)自CFPS的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) （62）
一、案例背景 （62）
二、數(shù)據(jù)與變量說(shuō)明 （62）
三、計(jì)量分析及其結(jié)果 （65）
四、案例小結(jié) （69）
案例3 社會(huì)消費(fèi)品零售總額的因素分析 （70）
一、案例背景 （70）
二、理論分析與研究?jī)?nèi)容 （70）
三、影響因素分析 （70）
四、社會(huì)消費(fèi)品零售總額的預(yù)測(cè) （72）
五、案例小結(jié) （77）
第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)方法案例 （78）
案例1 基于數(shù)據(jù)挖掘的廣州市二手房?jī)r(jià)格分析 （78）
一、案例背景 （78）
二、數(shù)據(jù)來(lái)源 （78）
三、描述性統(tǒng)計(jì)分析 （79）
四、基于隨機(jī)森林的房?jī)r(jià)重要變量分析 （81）
五、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè) （83）
六、案例小結(jié) （84）
案例2 基于支持向量機(jī)和決策樹(shù)的糖尿病預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與分析 （85）
一、案例背景 （85）
二、相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)模型介紹 （85）
三、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)探索和處理 （87）
四、數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 （90）
五、模型對(duì)比分析結(jié)果 （93）
六、案例小結(jié) （94）
案例3 基于決策樹(shù)的量化擇時(shí)策略研究 （95）
一、案例背景 （95）
二、技術(shù)指標(biāo)和分類(lèi)決策樹(shù) （95）
三、基于決策樹(shù)的量化擇時(shí)系統(tǒng) （96）
四、實(shí)驗(yàn)分析 （100）
五、案例小結(jié) （105）
第4章 生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析案例 （106）
案例1 大氣臭氧暴露與心血管疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的實(shí)證分析―基于貝葉斯時(shí)空模型 （106）
一、案例背景 （106）
二、理論分析與研究?jī)?nèi)容 （106）
三、模型設(shè)定 （107）
四、實(shí)證設(shè)計(jì)與分析 （110）
五、案例小結(jié) （117）
案例2 溫度變化下登革熱發(fā)病數(shù)預(yù)估―以2019年廣東省為例 （118）
一、案例背景 （118）
二、研究方法 （118）
三、模型分析 （121）
四、案例小結(jié) （124）
第5章 變量選擇與預(yù)測(cè)模型案例 （125）
案例1 基于同源尋蹤LASSO的組變量選擇方法及其在光譜數(shù)據(jù)中的應(yīng)用 （125）
一、案例背景 （125）
二、理論和算法 （126）
三、數(shù)據(jù)和軟件 （130）
四、實(shí)證分析結(jié)果與討論 （131）
五、案例小結(jié) （137）
案例2 基于MTDGM(1,N)模型的社會(huì)消費(fèi)品零售總額區(qū)間數(shù)預(yù)測(cè) （139）
一、案例背景 （139）
二、理論分析與研究?jī)?nèi)容 （139）
三、模型設(shè)定 （139）
四、實(shí)證設(shè)計(jì)與分析 （144）
五、案例小結(jié) （148）
案例3 基于MTIGM(1,1)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客運(yùn)量區(qū)間數(shù)預(yù)測(cè) （149）
一、案例背景 （149）
二、理論分析與研究?jī)?nèi)容 （149）
三、模型設(shè)定 （150）
四、實(shí)證設(shè)計(jì)與分析 （153）
五、案例小結(jié) （157）
案例4 基于MARGM(1,N)模型的第三產(chǎn)業(yè)總量三元區(qū)間數(shù)預(yù)測(cè) （158）
一、案例背景 （158）
二、理論分析與研究?jī)?nèi)容 （158）
三、模型設(shè)定 （158）
四、案例小結(jié) （166）
案例5 偏 小二乘法模型預(yù)測(cè)區(qū)間構(gòu)造及在分子描述符數(shù)據(jù)上的應(yīng)用 （167）
一、案例背景 （167）
二、符號(hào) （168）
三、理論與算法 （168）
四、模擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)分析 （170）
五、案例小結(jié) （175）
參考文獻(xiàn) （176）