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The Theory of Interest作 / 譯 者 ：Stephen KellisonI S B N - 13 ：9780071276276I S B N - 10 ：0071276270類 別：財務其他 版 次：3 版年 份：2009規 格：660 頁出 版 商：McGraw Hill Education 目錄 Ch 1 The Measurement of Interest Ch 2 Solution of Problems in Interest Ch 3 Basic Annuities Ch 4 More General Annuities Ch 5 Amortization Schedules and Sinking Funds Ch 6 Bond and Other Securities Ch 7 Yield Rates Ch 8 Practical applications Ch 9 More advanced financial analysis Ch10 The term structure of interest rates Ch11 Duration, convexity and immunization Ch12 Stochastic approaches to interest Ch13 Options and other derivatives
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計量經濟學 2/e Stock (授權經銷版) 作者：胥愛琦、呂瓊瑜 譯 ISBN：9789862800218 版次：2 年份：2010 出版商：東華書局 頁數/規格：620頁/平裝雙色 本書特色 本教課書主要在三個方面與其他課本有所區別。第一，我們將現實世界的問題和資料與理論的發展做結合，並認真地處理實證分析結果的重大發現。第二，我們選取的內容反映了現代理論和實際的進展。第三，我們提供與應用相配合的理論和假設。本書的目的是教導學生成為一名老練的計量經濟學消費者，並試著從與基礎課程相配合的數學程度上做到這一點。 本教課書有一系列在幫助學生理解、掌握並應用這些重要想法的教學特。引言章節提供現實世界的背景和動機，也提供後續討論的簡化路徑圖。要術語是黑體字，定義在每章的內文中，「重要概念」重新描述主要概。專欄文章提供令人感興趣且與主題有關的實例，並突顯利用教課書中討的方法或概念對現實世界的研究。每一章結論可以幫助你回顧本章所涵蓋主要內容。「複習觀念」中的問題確認學生對主要內容的理解，「習題」深學生對本章介紹的概念和方法的了解，「實證習題」能讓學生利用所學的知識回答現實世界的實證問題。「參考文獻」指出進一步深入學習的資料，附錄提供了統計表格。 目 錄 第一章 單一自變數的線性迴歸 第二章 單一自變數之迴歸：假設檢定與信賴區間 第三章 多元自變數的線性迴歸 第四章 多元迴歸的假設檢定與信賴區間 第五章 非線性迴歸函數 第六章 根據多元迴歸來評估研究 第七章 具有追蹤資料的迴歸 第八章 二元應變數迴歸 第九章 工具變數迴歸 第十章 實驗和準實驗 第十一章 時間序列迴歸和預測導論 第十二章 估計動態因果效應 第十三章 時間序列迴歸的其他主題 第十四章 簡單線性迴歸理論 第十五章 多元迴歸理論
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【中文翻譯書】 書名：計量經濟學概論 第四版 (有膠膜) 原文書名：Essentials of Econometrics, 4/E 作者 : Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter 譯者：謝振環 出版社 : 華泰 ISBN : 9789861578095 商品簡介 計量經濟學概論的主要目的，是提供讀者一本可輕鬆學習計量經濟學理論與技巧的書籍，針對要的對象是大學部經濟系、企管系、企業管理研究所，以及其他需要研讀線性迴歸分析等計量技巧的社會科學與行為科學系的學生。本書協助學生透過廣泛的範例、仔細的解釋，以及不同領域的習題來了解計量技巧。筆者嘗試以直覺和富教育性的方式，而非依靠矩陣代數、微積分或超越基礎統計學的程度，來說明計量經濟學領域的主要發展。 目次 第一部分 線性迴歸模型 第一章 計量經濟學的本質與領域 第二章 線性迴歸的基本概念：兩變數模型 第三章 兩變數模型：假設檢定 第四章 複迴歸：估計與假設檢定 第五章 迴歸模型的函數形式 第六章 虛擬變數迴歸模型 第二部分 實務上的迴歸分析 第七章 模型選擇：準則與檢定 第八章 多重共線性：解釋變數相關會有什麼後果？ 第九章 異質變異：若誤差變異數並非常數，會發生何事？ 第十章 自我相關：若誤差項自我相關要怎麼辦？ 第三部分 計量經濟學的進階主題 第十一章 聯立方程式模型 第十二章 單一方程式迴歸模型中的選修主題
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【簡介】 在研究所或業界，計量經濟學是非常重要的工具，這也反應在研究所的考試中。市面上統計學的中文教科書有如過江之鯽，但計量經濟的中文教科書卻寥寥可數，而補習班課程給予的課程，也不足以應付研究所考試的內容，僅能蜻蜓點水般的介紹幾個常考的內容，缺乏介紹計量經濟學完整的架構。 本書針對研究所考試與大學課程中，計量經濟學的重點章節有詳細的介紹。除了理論的介紹外，本書亦加入了大量的實證範例與研究所考題解析，因此本書不只可以作為準備考試的工具書，對於有志進行資料分析的讀者，這也是一本深入淺出的好書。 使用本書時，建議搭配作者編輯的《統計學：重點觀念與題解(上)》、《統計學：重點觀念與題解(下)》重點整理兩冊。其中對於計量經濟學的先修必要知識，例如機率論、假設檢定與迴歸模型有著詳細的介紹。 【目錄】 第1章 迴歸專題 1.1 當變數進行線性轉換 1.2 當解釋變數為二元變數 1.3 放寬迴歸假設 1.4 異質變異數 1.5 無截距模型 1.6 誤差項序列相關 1.7 遺漏變數 1.8 線性重合的檢驗 1.9 非線性影響模型 1.10 評估迴歸模型可能產生的問題 1.11 多元迴歸模型的矩陣形式 1.12 適缺度檢定 第2章 其他常用計量模型 2.1 二元變數迴歸模型 2.2 工具變數迴歸模型 2.3 追蹤資料迴歸模型 2.4 因果推論與實驗 第3章 時間序列分析 3.1 時間序列分析基本概念 3.2 定態與定態時間序列模型 3.3 樣本外與樣本內預測 3.4 非定態時間序列模型 3.5 平賭 第4章 計量經濟綜合練習題 第5章 財務工程簡介 5.1 隨機過程與伊藤引理 5.2 Black-Sholes選擇權定價模型 5.3 二元樹定價模型 5.4 財務工程相關考題
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計量經濟學與財務工程 系列名：商管系所 ISBN13：9786263341135 出版社：高點文化 作者：許誠哲 裝訂／頁數：平裝／404頁 規格：26cm*19cm*1.7cm (高/寬/厚) 版次：2 出版日：2022/06/01 中國圖書分類：原理 內容簡介 在研究所或業界，計量經濟學是非常重要的工具，這也反應在研究所的考試中。市面上統計學的中文教科書有如過江之鯽，但計量經濟的中文教科書卻寥寥可數，而補習班課程給予的課程，也不足以應付研究所考試的內容，僅能蜻蜓點水般的介紹幾個常考的內容，缺乏介紹計量經濟學完整的架構。 本書針對研究所考試與大學課程中，計量經濟學的重點章節有詳細的介紹。除了理論的介紹外，本書亦加入了大量的實證範例與研究所考題解析，因此本書不只可以作為準備考試的工具書，對於有志進行資料分析的讀者，這也是一本深入淺出的好書。 目錄 第1章 迴歸專題 1.1 當變數進行線性轉換 1.2 當解釋變數為二元變數 1.3 放寬迴歸假設 1.4 異質變異數 1.5 無截距模型 1.6 誤差項序列相關 1.7 遺漏變數 1.8 線性重合的檢驗 1.9 非線性影響模型 1.10 適缺度檢定 1.11 多元迴歸模型的矩陣形式 第2章 其他常用計量模型 2.1 二元變數迴歸模型 2.2 工具變數迴歸模型 2.3 追蹤資料迴歸模型 2.4 因果推論與實驗 第3章 時間序列分析 3.1 時間序列分析基本概念 3.2 定態與定態時間序列模型 3.3 樣本外與樣本內預測 3.4 非定態時間序列模型 3.5 平賭 第4章 計量經濟綜合練習題 第5章 財務工程簡介 5.1 隨機過程與伊藤引理 5.2 Black-Sholes選擇權定價模型 5.3 二元樹定價模型 5.4 財務工程相關考題
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計量經濟學:理論.觀念與應用 第二版 2023年 作/ 譯者：周賓凰 著 ISBN：9789865492557 年份：2023 書號：00107569 開數：16 頁數：536 本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。 從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。 適用課程︰計量經濟學、財務計量等相關課程。 適用對象︰研究所與大學部高年級學生；財金研究人員。 目錄 第01章 緒論1.1 簡介：什麼是計量經濟學？ 1.2 一個簡單例子 1.3 資料型態與模型分類 1.4 什麼是「財務計量」？ 1.5 本書的範例與程式 Part I 統計與線性代數基礎 第02章 統計概念回顧：機率部分 2.1 觀念架構：機率與分配 2.2 貝氏定理 2.3 離散隨機變數分配 2.4 常見的離散分配 2.5 連續隨機變數 2.6 常見的連續分配 2.7 聯合分配與聯合動差 2.8 相關與獨立的討論 2.9 條件分配與條件動差 2.10 多變量分配 2.11 常態分配二次式之分配 2.12 多變量分配在財務上的應用：以最適投資組合建構為例（選讀） 第03章 估計與假說檢定 3.1 隨機抽樣與隨機樣本 3.2 估計子抽樣性質：小樣本性質 3.3 估計子抽樣性質：大樣本性質 3.4 常用估計方法 3.5 假說檢定 3.6 實證研究初步：敘述統計量 3.7 實例：台灣、美國與日本股價指數報酬分析 3.8 本章附錄：證明 ((T-1) σ ̂^2)/σ^2 ~X_(T-1)^2 第04章 矩陣代數 4.1 矩陣定義與運算 4.2 矩陣的基本運算 4.3 正交矩陣 4.4 矩陣的「跡數」 4.5 矩陣的行列式 4.6 矩陣的秩 4.7 反矩陣 4.8 二次式與正負定矩陣 4.9 聯立方程式與其解 4.10 特徵根與特徵向量 4.11 對稱矩陣的對角化 4.12 自乘不變矩陣的特徵根 4.13 矩陣的 Kronecker product 與向量化 4.14 向量與矩陣微分 Part II 古典線性迴歸模型：基礎篇 第05章 古典線性迴歸模型 5.1 模型設定 5.2 再談模型與誤差項 5.3 古典線性迴歸模型的矩陣表達形式 5.4 估計：普通最小平方法 5.5 高斯馬可夫定理 5.6 動差法估計 β 與 σ2 5.7 預測 5.8 常態分配下估計與假說檢定 5.9 變異數分析 5.10 實例與迴歸報表結果說明 5.11 概似比檢定、Wald 檢定與拉氏乘數檢定 5.12 非線性假說之檢定：Delta 方法（選讀） 5.13 非常態分配下的估計與假說檢定：大樣本性質分析 5.14 關於線性迴歸模型的幾個評論 5.15 本章小結 5.16 本章附錄 第06章 複迴歸模型：其他相關議題 6.1 複迴歸模型係數的意義 6.2 偏相關係數與相關係數 6.3 交叉（交互）效果 6.4 省略相關之變數與引進不相關變數 6.5 常見模型函數型式 6.6 區分線性與對數模型：MWD 檢定 6.7 RESET 檢定 6.8 ln(y) 為應變數下 y 的預測 6.9 線性重合問題 6.10 資料遺漏問題 6.11 迴歸模型的敏感度分析 6.12 衡量誤差問題 6.13 EIV 問題實例：CAPM 之實證（選讀） 第07章 虛擬變數 7.1 簡介 7.2 虛擬變數與結構性改變 7.3 多於兩群的虛擬變數應用 7.4 虛擬變數與交叉效果 7.5 實例分析：小公司規模效果之檢定 7.6 轉折線（Spline）迴歸 7.7 事件研究法（選讀） 7.8 本章小結：近年的發展 Part III 進階議題與模型 第08章 非 iid 下複迴歸模型之估計與檢定 8.1 一般化最小平方法：Ω 已知下的估計 8.2 Ω 未知下的一致性估計子：可行的 GLS 估計子 8.3 不同誤差項假設下的計量分析架構 第09章 異質變異 9.1 為什麼會有異質變異呢？ 9.2 異質變異檢測方法 9.3 已知 Ω 結構下迴歸模型之估計 9.4 未知 Ω 結構下迴歸模型之估計與檢定：White 異質變異調整法 9.5 實例分析：White 異質變異檢測與假說檢定 9.6 ARCH/GARCH 模型 第10章 自我相關 10.1 為什麼誤差項會有序列相關呢？ 10.2 自我相關檢測 10.3 自我相關下模型之估計與檢定 10.4 本章小結 第11章 一般化動差法 11.1 一個例子：以 t 分配為例 11.2 GMM 與最適加權矩陣之估計 11.3 GMM 估計子分配與檢定 11.4 GMM 推導應用：iid 與非 iid 下 Sharpe 指標之分配 11.5 GMM 與其他估計方法的關係 11.6 應用實例：股票風險因子能預測 GDP 嗎？ 11.7 本章小結 第12章 離散與應變數受限制模型 12.1 離散迴歸模型 12.2 應變數受限制模型 第13章 彷彿無相關迴歸模型 13.1 模型設定 13.2 假說檢定 13.3 SUR 估計子與 OLS 估計子相等的二種情況 13.4 MVRM 之應用：CAPM 檢定 13.5 實例分析 13.6 本章小結 Part IV 結語 第14章 如何撰寫實證研究論文 14.1 為什麼做研究？做什麼研究？ 14.2 文章的主要要素 14.3 論文的主要內容 14.4 應用計量經濟的「十誡」 14.5 本章結語：給新進研究者的一些小建議
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【簡介】 ＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。 ＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。 ＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。 ＃附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。 本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。 內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。 書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。 【目錄】 第1章 基本迴歸分析：時間序列資料 1.1 時間序列資料的本質 1.2 時間序列迴歸模型 1.2.1 何謂時間序列迴歸式？ 1.2.2 動態模型 1.3 恆定與弱相依的時間序列 1.3.1 恆定與非恆定時間序列 1.3.2 弱相依的時間序列 1.4 迴歸分析內的高持續性時間序列資料 1.4.1 高持續性時間序列資料 1.4.2 高持續性時間序列資料的轉換 第2章 時間序列迴歸模型 2.1 TSRM的有限樣本假定 2.1.1 OLS之不偏性 2.1.2 變異數異質 2.1.2.1 變異數異質之穩健的統計量與變異數異質檢定 2.1.2.2 自我迴歸條件變異數異質 2.1.3 序列相關與常態分配 2.2 TSRM的大樣本假定 第3章 時間序列迴歸模型的應用 3.1 函數型態、虛擬變數與鄒檢定 3.2 趨勢與季節性 3.2.1 時間序列的特性：趨勢 3.2.1.1 何謂趨勢與趨勢的型態 3.2.1.2 虛假迴歸 3.2.1.3 去趨勢變數以及其他問題 3.3 季節性 3.4 事件分析 3.4.1 事件研究分析 3.4.2 虛擬變數法 第4章 序列相關 4.1 OLS估計式性質：存在序列相關 4.1.1 不偏性與一致性 4.1.2 有效性與統計推論 4.2 序列相關之穩健的標準誤 4.3 序列相關之檢定 4.3.1 於嚴格外生自變數下的AR(1)序列相關的t檢定 4.3.2 Durbin-Watson檢定 4.3.3 無嚴格外生自變數之AR(1)序列相關檢定 4.3.4 高階之序列相關檢定 4.4 序列相關校正 4.4.1 於AR(1)模型內取得最佳線性不偏估計式 4.4.2 於AR(1)誤差下之可行的GLS估計式 4.4.3 OLS與GLS的比較 4.4.4 高階序列相關之校正 4.4.5 差分與序列相關 4.5 時間序列迴歸式：變異數異質與序列相關 第5章 動態計量模型 5.1 何謂ARDL模型？ 5.1.1 動態乘數 5.1.2 無限分配落後模型 5.1.2.1 Koyck方法 5.1.2.2 適應預期模型 5.2 非恆定過程與恆定過程 5.2.1 單根檢定 5.2.2 虛假迴歸的校正 5.3 共整合與誤差修正模型 5.3.1 共整合 5.3.2 誤差修正模型 5.4 預測 5.4.1 樣本內 5.4.2 樣本外 5.4.2.1 多期向前預測 5.4.2.2 單期向前預測 第6章 簡單panel data方法：合併橫斷面資料 6.1 獨立的合併橫斷面資料 6.1.1 為何需要合併的橫斷面資料？ 6.1.2 合併橫斷面資料的政策分析 6.2 簡單的panel data分析 6.2.1 二期之panel data分析 6.2.2 Panel data的建立 6.2.3 二期panel data的政策分析 6.3 多期之差分 第7章 進階的Panel Data 7.1 固定效果模型 7.1.1 固定效果模型之估計 7.1.2 FE與FD模型 7.2 隨機效果模型 第8章 工具變數估計與二階段最小平方 8.1 IV方法 8.1.1 直覺想法 8.1.2 統計推論 8.1.3 強與弱IV 8.1.4 複迴歸模型 8.2 二階段最小平方法 8.2.1 內生解釋變數 8.2.2 內生性檢定與過度認定限制檢定 8.2.2.1 內生性檢定 8.2.2.2 過度認定限制檢定 8.3 一般化動差法 8.3.1 動差法 8.3.2 GMM的估計步驟 第9章 聯立方程式模型 9.1 認定 9.1.1 何謂認定？ 9.1.2 認定問題 9.1.3 認定方法 9.1.3.1 認定的階條件 9.1.3.2 認定的秩條件 9.1.3 Hausman設定檢定 9.2 似不相關聯迴歸模型 9.3 VAR模型 第10章 限制因變數模型 10.1 羅吉斯與多元概率比模型 10.1.1 估計 10.1.2 R2與檢定 10.2 Tobit模型 10.2.1 MLE 10.2.2 Tobit模型之估計 10.3 卜瓦松迴歸 10.4 設限與截斷資料 10.5 赫克曼模型 附錄 附錄A 基本的矩陣觀念 附錄B GLS 參考文獻 中文索引 英文索引
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【簡介】 ⊙以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。 ⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。 ⊙內容包含以簡單線性迴歸（SLR）模型說明OLS與Python操作、比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定、介紹MLR模型／NLRM基本假定、說明變異數異質結果以及使用穩健的標準誤、檢視模型設定問題等。 ⊙附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。 內容循序漸進，從第1章介紹基礎理論、檔案數據資料，手把手教學。第2章利用簡單線性迴歸（SLR）模型說明計量經濟學的主要方法：OLS，以及如何於Python下操作。第3章比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定。第4章介紹MLR模型。第5章介紹NLRM的基本假定。第6章進一步說明迴歸模型的大樣本推論以及OLS估計式之漸近有效性。第7章討論MLR模型的特殊函數型態（如對數函數、二次式以及交互變數型態），以及估計迴歸模型的預測部分。第8章檢視迴歸模型下的質性變數。第9章說明變異數異質的結果、使用穩健的標準誤，以及如何使用WLS方法與應用。第10章檢視模型設定問題，其中包括代理變數、因變數與自變數之衡量誤差、離群值與最小絕對誤差等。 書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。 【目錄】 第1章 導論 1.1 何謂計量經濟學？ 1.2 資料的類型 1.3 資料產生過程與其他情況不變 1.4 本書所使用的檔案數據資料第2章 簡單迴歸模型 2.1 簡單迴歸模型的定義 2.2 OLS估計式 2.2.1 OLS估計式的導出 2.2.2 Python的操作 2.3 迴歸式的特徵 2.3.1 配適值與殘差值 2.3.2 配適度第3章 簡單的新古典線性迴歸模型 3.1 sCLRM(sNLRM)的假定 3.1.1 線性迴歸模型 3.1.2 條件誤差的假定 3.1.3 其餘假定 3.2 不偏性與一致性 3.2.1 不偏性 3.2.2 一致性 3.3 統計推論第4章 複線性迴歸模型：線性重合 4.1 MLR模型 4.1.1 MLR模型的特色 4.1.2 OLS之估計 4.1.3 Frisch-Waugh定理 4.1.4 t檢定 4.2 配適度與線性重合 4.2.1 配適度 4.2.2 調整的R2 4.3 線性重合 4.3.1 相關的自變數 4.3.2 再談βj的標準誤第5章 新古典線性迴歸模型 5.1 NLRM的基本假定 5.1.1 OLS估計式的不偏性 5.1.2 變異數異質 5.1.3 OLS估計式的抽樣分配 5.2 多元線性限制檢定：F檢定 5.2.1 多餘解釋變數的檢定 5.2.2 整體迴歸式顯著性之F檢定 5.2.3 一般的線性限制檢定第6章 複迴歸分析：OLS之漸近性 6.1 一致性 6.2 漸近常態與大樣本推論 6.3 LM檢定 6.4 OLS的漸近有效性第7章 複迴歸分析：其他問題 7.1 數據單位對OLS估計的影響 7.1.1 數據單位不同 7.1.2 貝他係數 7.2 一些特殊函數型態的檢視 7.2.1 對數函數型態 7.2.2 二次式模型 7.2.3 交互作用項 7.3 預測 7.3.1 預測區間 7.3.2 因變數是log(y)第8章 質性資料 8.1 質性資料 8.1.1 單一虛擬自變數 8.1.2 多個虛擬變數 8.2 虛擬變數之交互影響與跨群差異之檢定 8.2.1 虛擬變數之交互影響 8.2.2 跨群差異之檢定（鄒檢定） 8.3 二元因變數 8.3.1 何謂線性機率模型？ 8.3.2 應用第9章 變異數異質性 9.1 變異數為異質與穩健的標準誤 9.2 變異數異質之檢定 9.2.1 Breusch-Pagan檢定 9.2.2 White檢定 9.3 加權最小平方與一般最小平方估計 9.3.1 加權最小平方估計 9.3.2 可行的一般最小平方估計 9.4 再談線性機率模型第10章 模型設定的問題 10.1 模型設定誤差 10.1.1 函數型態誤設 10.1.2 RESET檢定 10.1.3 非包含模型之檢定 10.2 代理變數 10.2.1 無法觀察到的解釋變數 10.2.2 遞延落後項 10.2.3 隨機斜率模型 10.3 衡量誤差 10.3.1 因變數存在衡量誤差 10.3.2 解釋變數存在衡量誤差 10.4 離群值與最小絕對估計 10.4.1 離群值與有影響力的觀察值 10.4.2 最小絕對估計附錄A Python導論 A.1 本書的操作方式 A.2 使用模組 A.3 物件 A.3.1 變數 A.3.2 Python內的物件 A.3.3 模組(numpy)內的物件 A.3.4 模組(pandas)內的物件 A.4 迴圈、函數與條件指令 A.4.1 自設函數 A.4.2 迴圈與條件指令 A.5 圖形的繪製附錄B 基本數學與模擬 B.1 加總操作式與敘述統計量 B.2 線性函數、二次式函數與特殊的函數 B.2.1 線性函數 B.2.2 二次式函數 B.2.3 特殊的函數 B.3 微分附錄C 基本的機率觀念 C.1 隨機變數 C.1.1 間斷的隨機變數 C.1.2 連續的隨機變數 C.2 聯合分配、條件分配與獨立性 C.2.1 聯合機率分配與獨立性 C.2.2 條件機率分配 C.3 機率分配的特徵 C.3.1 單變量機率分配 C.3.2 聯合機率分配的特徵 C.3.3 條件機率分配的特徵附錄D 機率分配 D.1 單變量機率分配 D.1.1 常態分配 D.1.2 卡方分配 D.1.3 t分配 D.1.4 F分配 D.2 多變量機率分配 D.2.1 多變量常態分配 D.2.2 多變量t分配附錄E 估計式 E.1 估計式的特徵 E.1.1 母體、參數值與隨機抽樣分配 E.1.2 估計式的有限樣本特徵 E.1.3 估計式的大樣本特徵 E.1.4 漸近常態 E.2 參數估計的一般方法 E.2.1 動差法 E.2.2 最小平方法附錄F 矩陣代數 F.1 基本定義 F.2 矩陣的操作 F.3 線性獨立與矩陣的秩 F.4 迴歸模型與OLS參考文獻 中文索引 英文索引
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