經(jīng)濟計量學(xué)精要

第1部分　引言與相關(guān)知識的復(fù)習(xí)　
　第1章　經(jīng)濟問題與數(shù)據(jù)
1.1　我們研究的經(jīng)濟問題
1.2　因果效應(yīng)與理想化實驗
1.3　數(shù)據(jù)：來源與類型
概要總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語
復(fù)習(xí)概念
　第2章　概率論知識復(fù)習(xí)
2.1　隨機變量與概率分布
2.2　期望值、均值及方差
2.3　二元隨機變量
2.4　正態(tài)分布、卡方分布、Fm分布和學(xué)生t分布
2.5　隨機抽樣及樣本均值的分布
2.6　抽樣分布的大樣本逼近
概要總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語
復(fù)習(xí)概念
練習(xí)題
附錄　重要概念2.3中結(jié)論的推導(dǎo)
　第3章　統(tǒng)計學(xué)知識復(fù)習(xí)
3.1　總體均值的估計
3.2　關(guān)于總體均值的假設(shè)檢驗
3.3　總體均值的置信區(qū)間
3.4　不同總體均值的比較
3.5　利用實驗數(shù)據(jù)對因果效應(yīng)的均值差進行估計
3.6　小樣本條件下使用t－統(tǒng)計量
3.7　散點圖、樣本協(xié)方差及樣本相關(guān)系數(shù)
概要總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語
復(fù)習(xí)概念
練習(xí)題
實證練習(xí)
附錄3.1　美國當(dāng)前人口調(diào)查
附錄3.2　y是uy的最小二乘估計量的兩種證明方法
附錄3.3　樣本方差一致性的證明
第2部分　回歸分析基礎(chǔ)
　第4章　一元線性回歸
4.1　線性回歸模型
4.2　線性回歸模型的系數(shù)估計
4.3　擬合優(yōu)度測量指標(biāo)
4.4　最小二乘假設(shè)
4.5　0LS估計量的抽樣分布
4.6　結(jié)論
概要總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語
復(fù)習(xí)概念
練習(xí)題
實證練習(xí)
附錄4.1 加利福尼亞州考試成績數(shù)據(jù)集
附錄4.2　0LS估計量的推導(dǎo)
附錄4.3　0LS估計量的抽樣分布
　第5章　一元回歸：假設(shè)檢驗和置信區(qū)間
5.1　檢驗單個回歸系數(shù)的假設(shè)
5.2 回歸系數(shù)的置信區(qū)間
5.3　X為二元變量時的回歸
5.4　異方差與同方差
5.5　最小二乘法的理論基礎(chǔ)
5.6　當(dāng)樣本較小時在回歸中如何使用t－統(tǒng)計量
5.7　結(jié)論
概要總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語
復(fù)習(xí)概念
練習(xí)題
實證練習(xí)
附錄5.1　0LS標(biāo)準(zhǔn)誤的計算公式
附錄5.2　高斯－馬爾可夫條件和高斯－馬爾可夫定理的證明
　第6章　多元線性回歸
　第7章　多元回歸中的假設(shè)檢驗與置信區(qū)間
　第8章　非線性回歸函數(shù)
　第9章　基于多元回歸的評估研究
　第10章　利用經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行回歸研究
“復(fù)習(xí)概念”問題的答案
術(shù)語
重要概念
一般興趣框索引
譯者后記