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《EViews数据统计与分析教程》电子书网盘下载免费在线阅读 链接: https://pan.baidu.com/s/14hReqwlqYXoagKrt_DJ2CQ 密码：nmo6 书名：EViews数据统计与分析教程 出版年份： 2010-6页数： 286内容介绍：《Eviews数据统计与分析教程》共15章，主要讲述EViews软件的相关理论和基本操作，内容包括EViews基本功能介绍，数据处理，序列对象的基本操作，图形和统计量分析，一元线性回归模型，多元线性回归模型，含虚拟变量的回归模型，时间序列模型，ARMA模型，ARCH和GARCH模型，离散因变量和受限因变量模型，VAR模型，面板数据模型，状态空间模型和联立方程模型，以及EViews软件编程的应用等。
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第1章 EViews软件基础1.1 EViews软件简介1.1.1 EViews的产生和发展1.1.2 EViews的特点1.2 EViews软件的安装与启动1.2.1 EViews软件的安装1.2.2 EViews软件的启动1.3 EViews软件的主要功能简介1.3.1 EViews主要窗口简介1.3.2 EViews主要功能1.4 EViews相关的概率与统计基础知识1.4.1 概率分布1.4.2 常见估计1.4.3 假设检验1.5 本章 小结1.6 习题第2章 EViews工作界面介绍2.1 工作文件2.1.1 工作文件的建立2.1.2 工作文件窗口简介2.1.3 工作文件的保存2.1.4 工作文件的功能键介绍2.2 基本对象2.2.1 对象的建立与命名2.2.2 对象的视图2.2.3 对象的过程2.2.4 常用对象介绍2.3 本章小结2.4 习题第3章 序列对象的基本操作3.1 序列对象的建立与打开3.2 序列对象窗口简介3.3 数据的处理3.3.1 数据的输入3.3.2 数据的输出3.3.3 季节调整3.4 样本范围的设定3.5 序列组(群)对象介绍3.5.1 序列组(群)对象的作用3.5.2 序列组(群)对象的建立3.5.3 序列组(群)对象的打开与删除3.6 本章小结3.7 习题第4章 图形和统计量分析4.1 图形对象4.1.1 图形(Graph)对象的生成4.1.2 图形的冻结4.1.3 图形的复制4.2 描述性统计量4.2.1 描述性统计量概述4.2.2 描述性统计量检验4.3 相关分析4.4 单位根检验4.5 Granger因果检验4.6 本章小结4.7 习题第5章 基本回归模型的OLS估计5.1 普通最小二乘法(OLS)5.1.1 最小二乘原理5.1.2 方程对象5.2 一元线性回归模型5.2.1 模型设定5.2.2 实际值、拟合值和残差5.3 多元线性回归模型5.4 线性回归模型的基本假定5.5 线性回归模型的检验5.5.1 拟合优度检验5.5.2 显著性检验5.5.3 异方差检验5.5.4 序列相关检验5.5.5 多重共线性5.6 本章小结5.7 习题第6章 单方程模型的其他估计方：6.1 加权最小二乘法(WLS)6.1.1 异方差问题的解决6.1.2 EViews实例操作6.2 广义最小二乘法(GLS)6.3 两阶段最小二乘法(TSLS]6.3.1 方法说明6.3.2 EViews实例操作6.3.3 消除序列相关的两阶段最小二乘法(TSLS)6.4 非线性最小二乘法(NLS)6.4.1 方法说明6.4.2 EViews实例操作6.5 广义矩估计法(GMM)6.5.1 方法说明6.5.2 EViews实例操作6.6 本章小结6.7 习题第7章 含虚拟变量的回归模型7.1 什么是虚拟变量7.2 含虚拟变量的模型7.2.1 仅含一个虚拟解释变量的模型7.2.2 含有虚拟解释变量和定量解释变量的模型7.3 用虚拟变量法进行季节调整7.4 本章小结7.5 习题第8章 时间序列模型8.1 时间序列的趋势分解8.2 时间序列的指数平滑8.3 随机过程8.4 时间序列模型的分类8.4.1 自回归模型AR(p)8.4.2 移动平均模型MA(q)8.4.3 自回归移动平均模型ARMA(p，g)8.4.4 自回归单整移动平均模型8.5 协整和误差修正模型8.5.1 协整8.5.2 误差修正模型8.6 本章小结8.7 习题第9章 条件异方差模型9.1 自回归条件异方差(ARCH)模型9.1.1 ARCH模型9.1.2 ARCH模型的检验9.1.3 ARCH模型的建立9.2 广义自回归条件异方差(GARCH)模型9.2.1 GARCH模型9.2.2 GARCH模型的建立9.3 ARCH模型的其他扩展形式9.3.1 ARCH—M模型9.3.2 TARCH模型9.3.3 EGARCH模型9.4 本章小结9.5 习题第10章 离散因变量和受限因变量模型10.1 二元选择模型10.1.1 二元选择模型的形式10.1.2 二元选择模型的建立10.1.3 二元选择模型的分析10.2 排序选择模型10.2.1 排序选择模型的类型10.2.2 排序选择模型的建立10.2.3 排序选择模型的分析10.3 受限因变量模型10.3.1 审查回归模型10.3.2 审查回归模型的建立10.3.3 截断回归模型10.4 计数模型10.4.1 泊松模型10.4.2 负二项式模型10.4.3 拟极大似然估计10.4.4 计数模型的建立10.5 本章小结10.6 习题第11章 VAR模型和VEC模型11.1 向量自回归(VAR.)模型11.1.1 向量自回归理论11.1.2 结构VAR模型(SVAR)11.1.3 VAR模型的建立11.1.4 VAR模型的检验11.2 脉冲响应函数11.3 方差分解11.4 J01aansen协整检验模型11.4.1 Johansen协整理论11.4.2 Johansen协整检验11.5 向量误差修正(VEC)模型11.5.1 VEC模型理论11.5.2 VEC模型估计11.6 本章小结11.7 习题第12章 面板数据模型12.1 面板数据模型原理12.2 P00l对象的基本操作12.2.1 Pool对象的建立12.2.2 Pool对象数据的输入12.2.3 Pool对象数据的分析12.3 Pool对象模型估计12.4 本章小结12.5 习题第13章 状态空间模型13.1 状态空间模型基本理论13.2 卡尔滤波13.3 状态空间模型的建立13.4 状态空间模型的估计13.5 状态空间模型的视图和过程13.5.1 状态空间模型的视图13.5.2 状态空间模型的过程13.6 本章小结13.7 习题第14章 联立方程模型14.1 联立方程模型概述14.1.1 联立方程模型14.1.2 联立方程模型的基本概念14.2 联立方程模型的识别14.2.1 结构式方程识别条件14.2.2 简化式方程识别条件14.3 联立方程模型的估计方法14.3.1 三阶段最小二乘估计法(3SLS)14.3.2 完全信息极大似然估计法14.4 联立方程系统的建立14.5 联立方程模型的模拟14.6 联立方程模型的求解14.7 本章小结14.8 习题第15章 EViews程序设计15.1 Eviews命令基础15.1.1 工作文件命令15.1.2 对象命令15.1.3 模型基础命令15.2 程序变量15.2.1 控制变量15.2.2 字符串变量15.2.3 置换变量15.2.4 程序中的形式参数15.3 EViews控制程序语句15.3.1 Ⅲ条件语句15.3.2 FOR循环语句15.3.3 WHILE循环语句15.4 子程序15.5 本章小结15.6 习题参考文南
大数据专业怎么样？
首先，大数据是一个比较典型的交叉学科，选择大数据专业需要学习三大块内容，包括数学、统计学和计算机，所以整体的知识量还是比较大的，而且也有一定的学习难度，如果数学基础比较薄弱，选择大数据专业还是要慎重一些。
大数据专业在专业课的设置上会涉及到很多计算机课程，包括程序设计、数据结构、算法设计、机器学习等内容，不同高校还会结合自身的实际情况，增加一些与大数据相关的课程，比如财经类大学往往还会设置一些经济、金融类与大数据相结合的课程。
对于本科阶段选择大数据专业的同学来说，要想提升自身的就业竞争力，可以从以下几个方面入手：
第一：选择一个主攻方向。大数据专业虽然学习的内容比较多，但是本科阶段的专业性并不算太强，如果学生没有一个主攻方向，很容易导致知识面广但是却不精的情况，这对于就业会产生较大的影响。对于本科生来说，在选择主攻方向的时候，可以结合自身的能力特点和兴趣爱好，同时也要重点考虑一下学校的优势领域。
第二：重视程序开发能力的提升。当前大数据领域正在陆续释放出很多开发岗位，相信随着工业互联网的发展，未来大数据开发岗位的人才需求量依然有较大的提升空间，所以重视程序开发能力会在一定程度上提升自身的就业竞争力。
第三：考研。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以行业领域更关注以研究生为代表的高端人才，而且未来产业领域也会需要大量的高端应用型人才（专硕），所以大数据专业的本科生，如果想有更大的发展空间，可以考虑读一下研究生。
大数据专业怎么样？
大数据是一个相对较新的专业，在过去几年里，随着企业和政府机构对数据分析的需求不断增长，大数据专业也变得越来越受欢迎。
大数据专业的学生将学习如何收集、处理、分析和利用大数据，以及如何使用各种工具和技术（如数据库、数据挖掘和人工智能等）来解决实际问题。
就业前景方面，大数据专业的毕业生可以在各种企业和机构中从事数据分析、数据管理和商业智能等相关工作。此外，由于大数据技术的广泛应用，大数据专业的毕业生还可以在政府、医疗保健、教育、金融等领域找到工作机会。
总的来说，大数据专业是一个具有发展前景的专业，可以为学生提供很多就业机会。
