作者简介
刘亚清，1978年3月23日生，数量经济学博士，清华大学应用经济学博士后，现就职于北方工业大学。2008年毕业于华中科技大学经济学院金融系。2009年至2012年间在清华大学经管学院应用经济学数量经济方向研究区域经济协同与差异。协助李子奈教授创办国家开发银行与清华大学合办的“区域规划研究院”。自2008年以来一直从事数量经济学以及统计应用的研究工作
内容简介
本书分为三个部分的内容。首先，从统计学软件Eviews入手，对其基础知识进行了简单概述，让读者可以了解和简单使用Eviews软件。该部分分为两章内容，即数据处理、图形与表格的处理和应用。其次，本书对统计学基础知识进行系统介绍，分为四章，即统计学基础、统计推断、参数估计和假设检验。从而，让读者对统计学的相关知识有所了解与认识。因为本书侧重于统计学软件Eviews的实际应用，故在第三部分在，着重于一元线性回归、多元线性回归以及几个重要模型估计与检验上的实例分析研究。
目录
第一部分 EVIEWS概述
第1章 数据处理
1.1 用键盘输入序列数据
1.2 通过公式生成新序列
1.3 设定样本范围
1.4 样本对象
1.5 通过已有序列生成新序列
1.6 序列窗口
1.7序列组
1.8 公式的运用
1.9 季节调整
第2章 图形和表格
2.1 画图
2.2 改变图形的其他方法
2.3 冻结图形
2.4 图形模板
2.5 合并图形
2.6 打印图形
2.7 把图形移到文档中
第二部分
第3章 统计学基础
3.1 描述性统计量
3.2 概率分布和概率密度函数
3.3 数字特征
第4章 统计推断
4.1 一般问题
4.2 抽样分布
4.3 两个定理
第5章 参数估计
5.1 点估计
5.2 区间估计
第6章 假设检验
6.1 假设检验的逻辑
6.2 假设检验的步骤和方法
6.3 统计假设的单侧检验
6.4 两种类型的错误
6.5 统计假设的F检验
第三部分
第7章 一元线性回归
7.1 回归模型的数学表达
7.2 一个实例
第8章 多元线性回归
8.1 多元线性回归模型的矩阵形式
8.2 一个实例
第9章 几个重要模型估计与检验
9.1 非线性回归模型估计
9.2 时间序列模型估计（1）
9.2 时间序列模型估计（2）
9.3 VAR模型分析与协整检验
9.4 面板数据模型分析
9.5 LPM模型、Logit模型和Probit模型
9.6 Panel Data 模型
