計數值數據如何統計 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 計數值數據
• 描述性統計
• 推論統計
• 數據可視化
• SPSS
• R語言
• Python
• 數據處理

　　本講座係列將計數值與計量值的統計應用方法分彆編著講義，讓現場人員可先學習較為習慣的計數值的統計應用方法，等熟習應用計數值的統計方法來維實‧改善‧改革自己的工作職場後，再進一步學習計量值的統計應用方法，讓職場的計數值數據活起來。

好的，這是一本關於應用統計學與數據科學的圖書簡介，內容詳實，旨在為讀者提供紮實的理論基礎和廣泛的實踐指導。 --- 書籍名稱：深度學習與現代計量經濟學：理論、方法與前沿應用 導言：數據驅動時代的思維重塑 在信息爆炸的今天，數據已成為驅動科學研究、商業決策乃至社會治理的核心資産。然而，原始數據的價值往往需要通過嚴謹的統計學框架和先進的計算工具纔能被有效挖掘。《深度學習與現代計量經濟學：理論、方法與前沿應用》正是為應對這一挑戰而精心打造的。本書並非關注單一的計數模型或離散分布的專門統計，而是緻力於構建一個宏大而實用的知識體係，將復雜非綫性建模的強大能力（源於深度學習）與經濟學和因果推斷的嚴謹性（源於現代計量經濟學）無縫集成。 本書的目標讀者群廣泛，包括但不限於經濟學研究生、金融量化分析師、數據科學傢、精算師以及所有希望提升其數據分析和建模能力的專業人士。我們假定讀者具備基礎的概率論和綫性代數知識，隨後將引導讀者深入探索如何利用前沿技術解決現實世界中最棘手的預測、分類和因果效應估計問題。 --- 第一部分：計量經濟學基礎的再審視與現代化 本部分將鞏固讀者對傳統計量經濟學核心概念的理解，同時引入現代工具對這些基礎進行擴展和增強。 第一章：迴歸分析的廣義擴展與穩健性檢驗 本章從經典的OLS迴歸齣發，係統梳理異方差性、自相關性以及多重共綫性的處理方法。重點探討瞭廣義矩估計（GMM）作為一種強大的工具，如何處理內生性問題，並介紹如何構建穩健的標準誤（如White/Huber-White標準誤）和進行非參數檢驗。我們詳細分析瞭半參數模型的構建思路，為後續引入非綫性學習方法奠定理論基礎。 第二章：時間序列分析的高級主題 超越基礎的ARIMA模型，本章深入探討瞭非綫性時間序列模型，如ARCH/GARCH族模型在金融波動率建模中的應用。引入瞭狀態空間模型與卡爾曼濾波，展示如何處理不可觀測的潛在狀態，並討論瞭高頻數據處理中麵臨的挑戰，如跳躍擴散過程的識彆。 第三章：麵闆數據的高級結構與動態模型 麵闆數據提供瞭跨時間和個體維度上的豐富信息。本章聚焦於固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的選擇標準和局限性。關鍵內容包括：如何處理序列相關和異方差的聯閤問題（如Baltagi-Wu $ ho$估計量），以及在動態麵闆設定中解決內生性問題的核心方法，如係統GMM（System GMM）的實施細節與檢驗（如Sargan/Hansen檢驗）。 --- 第二部分：從傳統到前沿：機器學習在經濟學中的橋梁 本部分是全書的核心樞紐，旨在係統地介紹如何將機器學習算法，特彆是深度學習的強大擬閤能力，嚴謹地融入到經濟學和因果推斷的框架內。 第四章：監督學習的經濟學應用：預測與分類 本章詳細介紹瞭Lasso、Ridge和彈性網絡等正則化方法的原理及其在特徵選擇中的優勢。隨後，本書轉嚮非綫性預測模型，深入講解決策樹、隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（GBM），重點討論它們在處理高維稀疏數據時的性能，以及如何解釋這些“黑箱”模型的結果，以滿足經濟學對可解釋性的要求。 第五章：深度神經網絡（DNN）的結構與優化 本章為深度學習奠基。內容涵蓋：前饋神經網絡（FNN）的基本架構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇、反嚮傳播算法的數學推導、優化器（SGD, Adam, RMSProp）的性能比較。我們特彆關注如何利用正則化技術（Dropout, 批標準化 Batch Normalization）防止過擬閤，確保模型在經濟數據上的泛化能力。 第六章：處理內生性與因果推斷的機器學習方法 這是本書最具創新性的部分之一。我們超越瞭傳統的工具變量（IV）和雙重差分（DID）的範疇，引入Causal Forests（因果森林）和Double/Debiased Machine Learning (DML)。DML框架下的內容將詳細展示如何通過“去偏置”技術，利用任意機器學習模型（包括深度網絡）來估計條件平均處理效應（CATE），同時保持漸近正態性和有效性，從而在復雜的異質性效應估計中獲得穩健結果。 --- 第三部分：前沿模型與復雜數據結構的處理 本部分聚焦於處理特定類型、結構復雜或需要序列依賴建模的高級場景。 第七章：循環神經網絡（RNN）與序列依賴建模 針對金融時間序列、高頻交易數據或麵闆數據中的動態交互，本章引入循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。詳細討論瞭它們在捕捉長期依賴性方麵的優勢，以及在經濟學中應用RNNs時，如何構建閤適的序列輸入和損失函數，以避免梯度消失/爆炸問題。 第八章：生成模型在經濟數據模擬中的角色 本章探討變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。這些模型不僅可用於數據降維和特徵提取，更關鍵的是，它們為研究人員提供瞭生成高保真度、符閤特定統計特性的閤成數據的能力，這對於模型壓力測試和隱私保護下的數據共享至關重要。我們會展示如何調整GANs的損失函數以匹配特定的矩結構或分布特徵。 第九章：非監督學習與降維的經濟學視角 重點介紹主成分分析（PCA）的局限性及其在因子模型（如Fama-French多因子模型）中的應用。隨後，深入探究自編碼器（Autoencoders）在復雜非綫性降維中的作用，展示如何從大量宏觀經濟指標中有效提取齣少數關鍵的、具有經濟學意義的潛在因子。 --- 結語：實踐、評估與倫理考量 全書的最終目標是培養讀者一種批判性的應用能力。最後一章將匯集前麵所學，提供一套評估復雜模型的係統框架，包括模型選擇標準（AIC/BIC的泛化）、交叉驗證策略、以及針對因果模型特有的“反事實預測”的評估方法。同時，鑒於深度學習模型強大的擬閤能力，本章也嚴肅討論瞭模型的可解釋性（XAI，如SHAP值和LIME方法）在經濟學研究中的重要性，以及使用高技術模型時必須遵循的數據隱私和模型公平性倫理規範。 本書通過大量的Python（使用PyTorch/TensorFlow和Statsmodels/Pandas庫）代碼示例和真實世界數據集（如股票迴報率、消費者行為數據、宏觀經濟指標），確保讀者能夠將理論知識迅速轉化為可操作的分析工具。它提供瞭一個全麵的視角，展示瞭如何利用最先進的計算技術，以嚴謹的統計學和經濟學邏輯，駕馭和解釋復雜的現代數據集。

• 1.現場改善活動
• 2.依據事實的管理
• 3.認識數據
• 4.特性要因圖
• 5.收集數據的目的
• 6.數據的收集方法
• 7.查檢錶
• 8.柏拉圖
• 9.推移圖
• 10.圖錶
• 11.現場專題改革的步驟

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對於我這種剛接觸統計學不久的研究生來說，《計數值數據如何統計》這本書的齣現，簡直是雪中送炭。我目前正在做一項關於流感爆發頻率的研究，研究的對象是某個特定區域在過去幾年內，每個季度流感報告病例的數量。這些數據，很明顯就是典型的計數值數據，而且數據的性質還很不尋常。首先，它是一個計數，所以它隻能是非負整數。其次，病例的數量通常集中在零或者較小的數值，而齣現非常大的數值的可能性相對較小，這不符閤正態分布的假設。而且，我們還需要考慮時間上的因素，比如季節性變化，以及一些外部事件（比如疫苗接種率、流感病毒變種）對病例數的影響。我之前嘗試使用一些普通的迴歸模型來分析，結果非常不理想，模型的擬閤度不高，而且一些自變量的係數也無法閤理解釋。我懷疑，我需要的是專門針對計數值數據設計的統計方法。我希望這本書能夠詳細介紹泊鬆迴歸、負二項迴歸等模型，並且解釋它們的原理、構建方法以及如何進行模型診斷和選擇。我特彆希望能看到書中能提供如何處理“零過多”現象（zero-inflated models）的方法，因為在我的研究中，有些季度可能完全沒有報告病例，這種零值的齣現概率可能比泊鬆分布預測的要高。如果這本書能提供實際的軟件操作指南，例如如何使用R語言中的`glm`函數或者專門的包來擬閤這些模型，並演示如何解讀模型的輸齣結果，那就太棒瞭。我迫切需要掌握這些工具，以便更準確地預測流感爆發的風險，為公共衛生部門提供決策支持。

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收到《計數值數據如何統計》這本書，我的心情是既好奇又略帶忐忑。我是一名小學教師，平時的工作主要集中在教學和學生管理。但是，學校近年來非常重視數據驅動的教育改革，我也不得不開始接觸一些與學生學業、行為相關的統計數據。比如，一個班級在一次考試中獲得特定分數段的學生人數，某個班級在一個學期內的違紀事件次數，或者學生提交作業的平均次數等等。這些數據，對我來說都是陌生的“計數值數據”。我嘗試過用Excel來統計，但總感覺分析得不夠深入，無法發現數據背後的真正原因。我希望這本書能夠用非常非常簡單易懂的語言，為我這個“小白”解釋清楚什麼是計數值數據，以及為什麼它需要特殊的分析方法。我希望它能介紹一些最基礎的模型，比如泊鬆分布，並用學校裏常見的例子來解釋它的概念，比如“某段時間內，一個班級齣現的課堂乾擾行為的次數”。更重要的是，我希望這本書能夠指導我如何去分析這些數據。比如，如果某個班級的違紀次數明顯高於平均水平，我該如何利用這本書中學到的知識，找齣可能的原因？如果我想評估一種新的教學方法對學生作業提交次數的影響，我該如何進行分析？如果書中能提供一些簡單的操作步驟，哪怕是手繪圖或者流程圖，都能極大地幫助我。我最怕看到復雜的數學公式，希望這本書能側重於概念和應用，讓我能夠真正理解並運用到我的教學實踐中。

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說實話，我是一名非統計專業的工程師，但工作涉及到需要分析一些設備故障的發生次數，以及産品生産過程中齣現的不良品數量。這些數據，總是讓我頭疼。我習慣瞭用一些工程領域的分析方法，但當數據呈現為“事件發生的次數”時，我發現傳統的統計方法總是有一些局限性。比如，我無法簡單地假設這些故障次數是正態分布的，而且很多時候，我需要理解是什麼因素導緻瞭故障次數的增加，或者不良品率的上升。這本書的書名，聽起來就好像是為我量身定製的。我期望這本書能夠從最基礎的概念講起，用通俗易懂的語言解釋什麼是計數值數據，以及它與連續性數據、二元數據等有何區彆。然後，逐步介紹適閤分析計數值數據的統計模型，比如泊鬆分布模型。我特彆希望能看到書中能夠解釋泊鬆分布的假設是什麼，以及在什麼情況下它是適用的。如果它還能介紹負二項分布，以及為什麼在某些情況下負二項分布比泊鬆分布更閤適，那就更好瞭。另外，我最關心的是如何將這些模型應用到實際問題中。比如，如何在工程領域，利用計數值數據分析來改進設備維護計劃，減少故障停機時間？或者，如何在生産綫上，通過分析不良品數量，找齣影響産品質量的關鍵工藝參數？我希望書中能提供一些實際的案例，最好是和我工作領域相關的，這樣我纔能更容易地理解和應用。如果還能有一些關於如何使用Excel或者一些基礎的統計軟件來執行這些分析的指導，那就更完美瞭。

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我拿到《計數值數據如何統計》這本書的時候，正是我對我們公司綫上廣告投放效果的分析陷入瓶頸期的時候。我們投放瞭大量的廣告，但每天被點擊的次數，轉化為訂單的數量，這些都屬於計數型數據。我嘗試用傳統的綫性迴歸來分析哪些廣告渠道、哪些關鍵詞對點擊率和轉化率有更大的影響，但結果總是很不穩定，模型的解釋力也比較弱。我隱約感覺到，問題的關鍵在於這些數據本身的性質。它們不是連續的，而且很多時候，點擊量或者轉化量非常低，甚至為零。我猜這本書就是來解決這類問題的。我希望這本書能夠詳細講解適用於計數型數據的統計模型，比如泊鬆迴歸，並且解釋它的基本原理和假設。更重要的是，我希望它能夠深入講解負二項迴歸，以及它與泊鬆迴歸的區彆和適用場景。我特彆關心負二項迴歸是如何處理計數值數據中存在的過度離散（overdispersion）問題的，因為我觀察到我們的廣告數據常常呈現齣這種特徵。此外，如果書中能夠提供一些關於如何使用R或Python等統計軟件來構建和解釋這些模型的教程，並結閤實際的廣告投放案例進行演示，那就太棒瞭。我希望通過這本書，我能夠更準確地評估不同廣告策略的效果，優化廣告預算分配，最終提升整體的廣告投資迴報率。

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這本書的封麵風格，讓我想起瞭大學時期第一次接觸統計學時的那種嚴謹和求知欲。我目前是一名金融分析師，工作中需要處理很多關於金融衍生品交易數量、特定時期內違約事件的發生次數等數據。這些數據，毫無疑問都是計數值數據。我一直想找到更有效的方法來建模和預測這些計數型事件的發生概率和頻率，但傳統的統計模型，尤其是基於正態分布假設的模型，在處理這些離散、非負且可能存在零過多現象的數據時，常常錶現齣局限性。我非常期待這本書能夠深入淺齣地介紹適用於計數值數據的統計模型，例如泊鬆分布模型、負二項分布模型，以及更高級的零膨脹模型（Zero-Inflated Models）。我希望書中不僅能講解這些模型的理論基礎，更重要的是能提供清晰的建模步驟和模型選擇的指導原則，並詳細闡述如何解讀模型結果，以及如何利用模型進行有效的預測。尤其是在金融領域，對風險事件的預測至關重要，我希望這本書能提供相關的實操方法。如果書中能夠包含使用Python或R等統計軟件進行模型構建和分析的示例代碼，並附上一些金融領域的實際案例分析，那麼這本書的價值將大大提升，能夠幫助我更精準地量化和管理風險，做齣更明智的投資決策。

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這本書的齣現，簡直是給我這種業餘愛好者打開瞭一扇新世界的大門。我平時喜歡研究一些社會現象，比如某個地區在一定時間內發生的犯罪案件數量，或者某個社交媒體平颱上，用戶發布特定類型內容的次數。這些數據，都是典型的“發生次數”類的數據，我之前也嘗試過用一些基礎的統計學方法去分析，比如計算平均值、中位數，然後嘗試用一些簡單的迴歸來找找相關性。但是，每次都感覺不對勁，尤其是當我的數據裏麵有很多“零”的時候，普通的迴歸模型就顯得非常無力。我猜這本書應該就是專門解決這個問題的。我非常期待它能從最基本的概念講起，比如解釋為什麼這些“計數”數據不能用傳統的正態分布模型來處理，然後引入像泊鬆分布這樣的概念。我希望作者能用非常生動的例子，來解釋泊鬆分布的原理，比如它適閤描述哪些隨機事件的發生次數。更重要的是，我希望這本書能教會我如何去檢驗泊鬆分布的假設，以及在泊鬆分布不適用的情況下，該如何選擇其他的模型，比如負二項分布，或者零膨脹模型。我特彆希望能看到書中能夠提供一些如何使用免費的統計軟件，比如R語言，來執行這些分析的教程。我雖然不是專業的統計學傢，但我對學習新知識充滿熱情，如果這本書能提供一些具體的代碼示例，並解釋代碼的含義，那將是極大的幫助。我希望通過這本書，我能更深入地理解這些社會現象背後的統計規律，並能更準確地描述和預測它們的發生。

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我收到這本《計數值數據如何統計》的時候，正直我在研究公司內部的投訴率問題。我們公司産品綫比較多，不同産品綫齣現的客戶投訴數量差異很大，而且投訴的性質也各不相同，有些是産品質量問題，有些是服務態度問題，有些則是物流配送問題。我一直想找到一種更係統、更科學的方法來分析這些投訴數據，不僅僅是簡單地統計總數，而是要能找齣影響投訴率的關鍵因素，並且能夠預測未來一段時間內不同産品綫的投訴趨勢。我平時接觸的統計知識，大多停留在基礎的描述性統計層麵，比如計算平均投訴次數、標準差，或者畫一些柱狀圖和摺綫圖來展示。但是，對於如何建立一個模型來解釋這些“計數”的變異性，我感到非常睏惑。這本書的書名，直接點明瞭我要解決的問題，所以我的期待值非常高。我希望這本書能夠深入淺齣地講解適用於計數值數據的統計模型，例如負二項迴歸、零膨脹模型等等，並且解釋清楚這些模型的假設條件、適用範圍以及如何解讀模型結果。更重要的是，我希望作者能提供一些實際操作的指導，包括如何用常用的統計軟件（比如R或Python）來實現這些模型，並提供一些實際案例分析，讓我能夠舉一反三，將學到的知識應用到我的工作中。例如，我們是否可以通過這些模型來識彆哪些産品綫更容易齣現投訴？哪些類型的投訴（如質量、服務、物流）在不同産品綫上錶現齣不同的模式？這些分析結果將直接指導我們改進産品質量、提升服務水平、優化物流配送，最終降低整體的投訴率，提升客戶滿意度。

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我對《計數值數據如何統計》這本書的期待，主要集中在它能否提供一套完整且易於理解的框架，來處理我們業務中遇到的各種計數型數據。我們公司是一傢電商平颱，每天都會産生海量的用戶行為數據，其中很多都屬於計數值範疇，比如用戶在一個會話中的點擊次數、瀏覽的商品數量、添加到購物車的商品數量，甚至最終的下單數量。這些數據對於我們理解用戶行為、優化産品設計、提升轉化率至關重要。然而，傳統的統計方法，比如綫性迴歸，在處理這類數據時常常顯得力不從心，原因在於計數型數據通常是非負的、離散的，且方差可能隨著均值的增大而增大，這些都與綫性迴歸模型的基本假設相悖。因此，我非常渴望這本書能夠深入講解適用於計數型數據的統計模型，比如泊鬆迴歸模型、負二項迴歸模型，甚至是一些更高級的模型，如零膨脹泊鬆模型（ZIP）或零膨脹負二項模型（ZINB）。我希望書中能夠清晰地闡述這些模型的原理、適用條件、模型構建過程以及如何解讀模型輸齣的結果。另外，在實際應用中，我們經常會遇到因變量中存在過多的零值的情況，例如，大多數用戶可能在某個特定時間段內沒有進行任何購買。我希望這本書能夠提供有效的處理“零過多”現象的策略和模型，並給齣相應的實操指導。當然，如果書中能包含使用常見統計軟件（如R或Python）實現這些模型的代碼示例，並配以實際業務場景的案例分析，那將極大地提升這本書的實用價值。

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這本書的封麵設計，給我的第一印象是非常專業且嚴謹，這讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我從事的是人力資源管理工作，經常需要分析一些與員工相關的“發生次數”類數據，比如員工的離職次數、缺勤次數、參加培訓的次數、申請晉升的次數等等。這些數據，嚴格來說都屬於計數值數據，而我以往的分析方法，大多局限於簡單地計算平均值、總和，或者畫一些圖錶來展示趨勢。但是，我總覺得這種分析不夠深入，無法解釋這些次數背後的驅動因素，也無法進行有效的預測。我非常希望這本書能夠為我提供一套係統性的分析工具和方法。我希望它能從根本上解釋，為什麼傳統的統計方法在處理計數值數據時會遇到瓶頸，然後逐步引入諸如泊鬆迴歸、負二項迴歸等模型。我期望書中能詳細闡述這些模型的數學原理，但更重要的是，能夠以通俗易懂的方式解釋這些模型的適用場景，以及如何根據數據的特性來選擇最閤適的模型。比如，什麼時候應該使用泊鬆迴歸，什麼時候又需要使用負二項迴歸？書中如果能提供一些實際的案例，比如如何利用這些模型來分析影響員工離職次數的關鍵因素，或者預測不同部門的員工缺勤率趨勢，那對我來說將是巨大的幫助。我希望這本書不僅能教會我理論知識，更能指導我如何在實際工作中應用這些知識，從而做齣更科學的人力資源決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有意思，那種簡潔的藍色背景，配上黑色的粗體字，一看就很有學術感，但又不至於讓人望而生畏。我一開始拿到這本書，其實挺好奇的。我平時接觸的統計數據，大多是市場調查啊，或者是客戶反饋這種，看起來都是些零零碎碎的數字，很多時候就是簡單算個平均值，看看哪個百分比高。但是“計數值數據”這個概念，我之前確實接觸不多，感覺它跟我們平常說的“數量”有點不一樣。我猜想，這本書應該是在教我們怎麼處理那些“有多少個”的數據，比如在一個時間段內，有多少個客戶進行瞭購買，或者有多少個産品齣現瞭質量問題。這些數據，感覺就不能簡單地用普通的方法去分析，不然可能會失真。我從事的是零售業，經常需要分析每天的銷售筆數、退貨次數、會員注冊人數等等。這些都是典型的計數值數據，而傳統的迴歸分析或者t檢驗，用起來總感覺有些彆扭，比如假設的正態分布條件就很難滿足。所以，我特彆期待這本書能提供一些具體的方法和案例，教我如何在這種“事件發生次數”的數據上，做齣更準確的推斷和預測。比如，它會不會講到泊鬆分布？或者負二項分布？我大概查瞭一下，這些分布似乎都是跟計數有關的，但具體怎麼應用，我還是摸不著頭腦。如果這本書能把這些理論講得通俗易懂，再結閤一些我能理解的實際例子，那對我來說就太有幫助瞭。尤其是我在做促銷活動效果評估的時候，經常會碰到“活動期間點擊瞭多少次廣告”、“有多少人參與瞭抽奬”這類問題，這些都是計數值數據，分析起來確實需要一套專門的工具。