- ISBN：9787301335642
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16开
- 页数：320
- 出版时间：2022-10-01
- 条形码：9787301335642 ; 978-7-301-33564-2
本书特色
本书侧重于计量经济学理论介绍，连通了线性代数、概率论、统计学等与计量经济学，并且也涉及了*新的机器学习等话题，内容安排比较清晰，数学处理严谨，覆盖了理论计量和计量方法的核心内容，能够帮助读者形成逻辑一致的计量经济学体系，适合作为经济学类高年级本科生、硕博研究生的计量经济学、统计学基础等课程的教材或参考书。
内容简介
本书是一本颇具特色的计量经济学教材，侧重于计量经济学理论的介绍，连通了线性代数、概率论、统计学等与计量经济学，并且也涉及了近期新的机器学习等话题，而且结合R、Python、Julia等编程软件，内容安排比较清晰，数学处理严谨，覆盖了理论计量和计量方法的核心内容，提供了丰富的带有答案的练习题，能够帮助读者形成逻辑一致的计量经济学体系，适合作为经济学类高年级本科生、硕博研究生的计量经济学、统计学基础等课程的教材或参考书。英文版由谷歌首席经济学家范里安等推荐。
目录
第1章 引论
第2章 向量空间
第3章 线性代数和矩阵
第4章 概率论基础
第5章 相依性建模
第6章 渐近性
第7章 概率论深入专题
第8章 估计量
第9章 估计量的性质
第10章 置信区间和检验
第11章 回归
第12章 普通*小二乘法
第13章 大样本与相依性
第14章 正则化
第15章 附录
作者简介
约翰·斯塔胡斯基（John Stachurski），澳大利亚国立大学经济学教授，主要研究领域为计量经济理论、计算经济学、动态编程等，曾在Econometrica、Journal of Economic Theory、 Econometric Theory、Journal of Business and Economic Statistics、Journal of Mathematical Economics等期刊发表论文。
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