經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)

第1部分 引言與相關(guān)知識的復(fù)習(xí)
 第一章 經(jīng)濟(jì)問題與數(shù)據(jù)
   1.1 我們所研究的經(jīng)濟(jì)問題
   1.2 因果效應(yīng)與理想化實(shí)驗(yàn)
   1.3 數(shù)據(jù)：來源與類型
   總結(jié)
   重要術(shù)語
   復(fù)習(xí)概念
 第二章 概率論知識復(fù)習(xí)
   2.1 隨機(jī)變量和概率分布
   2.2 期望值、均值和方差
   2.3 二元隨機(jī)變量
   2.4 正態(tài)分布、卡言分布、Fm,分布以及學(xué)生t分布
   2.5 隨機(jī)抽樣與樣本均值的分布
   2.6 抽樣分布的大樣本逼近
   總結(jié)
   重要術(shù)語
   復(fù)習(xí)概念 
   練習(xí)
   附錄 重要概念2.3中結(jié)論的推導(dǎo)
 第三章 統(tǒng)計(jì)學(xué)知識復(fù)習(xí)
   3.1 總體均值的估計(jì)
   3.2 關(guān)于總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
   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 美國男女大學(xué)畢業(yè)生的收入問題
   3.6 散點(diǎn)圖、樣本協(xié)方差和樣本相關(guān)系數(shù)
   總結(jié)
   重要術(shù)語
   復(fù)習(xí)概念
   練習(xí)
   附錄3.1 美國當(dāng)前人口調(diào)查
   附錄3.2 Yμy的最小二乘估計(jì)量的兩種證明方法
   附錄3.3 樣本方差是一致性估計(jì)量的證明
第2部署分 回歸分析基礎(chǔ)
 第四章 一元線性回歸
……
 第五章 多元線性回歸
 第六章 非線性回歸函數(shù)
 第七章 基于多元回歸的評估研究
第3部分 回歸分析中的深入議題
 第八章 面板數(shù)據(jù)回歸
 第九章 二元因變量回歸
 第十章 工具變量回歸
 第十一章 實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
第4部分 經(jīng)濟(jì)時間序 列數(shù)據(jù)的回歸分析
 第十二章 時間序列回歸與預(yù)測導(dǎo)論
 第十三章 動態(tài)因果效應(yīng)的估計(jì)
 第十四章 時間序列回歸的其他議題
第5部分 回歸分析的經(jīng)濟(jì)計(jì)量理論
 第十五章 一元線性回歸理論
 第十六章 多元回歸理論 
附錄
“復(fù)習(xí)概念”問題的答案
術(shù)語匯編
譯后記