统计预测：方法与应用（第二版）（数据分析系列教材）pdf/txt下载_在线阅读全文

内容简介

　　随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者。

作者简介

　　易丹辉，1981年考入中国人民大学统计学专业，1984年12月留校任教，现任中国人民大学统计学院教授，博士生导师，统计咨询中心主任。他主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程:统计预测、预测动态、实验设计、CategoricalDataAnalysis、金融风险分析技术、StructuralEquationsModel、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。

目　　录

第一章一元线性回归分析法
第一节模型和参数估计
第二节模型的检验
第三节预测精度的测定
第四节预测实例
附录
第二章多元回归分析法
第一节模型和参数估计
第二节模型的检验
第三节自变量的选择
第四节多重共线性
第五节预测实例
第六节滞后变量模型
附录

第一章  一元线性回归分析法 
  第一节  模型和参数估计 
  第二节  模型的检验 
  第三节  预测精度的测定 
  第四节  预测实例 
  附录 
第二章  多元回归分析法 
  第一节  模型和参数估计 
  第二节  模型的检验 
  第三节  自变量的选择 
  第四节  多重共线性 
  第五节  预测实例 
  第六节  滞后变量模型 
  附录 
第三章  非线性回归分析法 
  第一节  非线性回归模型 
  第二节  模型参数的估计 
  第三节  模型分析与评价 
  第四节  含虚拟变量的回归模型 
  第五节  预测实例 
  附录 
第四章  时间序列平滑法 
  第一节  概述 
  第二节  移动平均法 
  第三节  指数平滑法 
  第四节  方法的比较 
  附录 
第五章  趋势模型 
  第一节  趋势模型类型 
  第二节  模型选择 
  第三节  参数估计 
  第四节  模型分析与评价 
  附录 
第六章  季节模型 
  第一节  季节性水平模型 
  第二节  季节性交乘趋向模型 
  第三节  季节性迭加趋向模型 
第七章  马尔可夫法 
  第一节  基本概念 
  第二节  马尔可夫预测法 
  第三节  马氏链的稳定状态及其应用 
第八章  ARMA模型 
  第一节  概述 
  第二节  时序特性的分析 
  第三节  ARMA模型及其改进 
  第四节  随机时序模型的建立 
  第五节  时序模型预测 
  附录 
第九章  ARCH类模型 
  第一节  单位根过程 
  第二节  ARCH模型 
  第三节  广义ARCH模型 
  第四节  拓展的ARCH模型 
  第五节  多元ARCH模型 
附录 
  附表1  t分布表 
  附表2  F分布表 
  附表3  D.W.检验表 
  附表4  χ2分布表 
  附表5  DF检验t统计量经验概率分布表 
  附表6  Engle-Granger检验表 
参考文献

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