Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 饶艳超,张周 编 大学大中专 正版图书籍 立信会计出版社

章 应用Python拟合多元线性回归模型
节 多元线性回归模型
第二节 普通 小二乘法的Python实现
第二章 应用Python进行多元统计分析推断
节 多元统计分析推断的基本原理
第二节 单个总体参数的假设检验的Python实现
第三节 置信区间
第四节 线性组合假设检验
第三章 应用Python拟合多元非线性回归模型
节 标准化回归模型
第二节 含有其他形式的回归模型
第三节 将回归模型用于预测
第四章 应用Python检验模型设定和数据问题
节 模型误设
第二节 代理变量
第三节 异常观测值
第五章 应用Python处理含虚拟变量的多元回归模型
节 自变量为二值虚拟变量的情形
第二节 自变量为多类别虚拟变量的情形
第三节 自变量为虚拟变量时的交互作用
第四节 因变量为二值虚拟变量的情形
第六章 应用Python处理异方差性
节 异方差性及其影响
第二节 异方差性检验
第三节 异方差性处理
第七章 应用Python处理简单面板数据
节 独立混合横截面数据分析
第二节 两期面板数据分析
第八章 应用Python估计工具变量
节 遗漏变量和工具变量
第二节 工具变量相关检验
第三节 其他条件下的2SLS应用
第九章 应用Python处理多期面板数据
节 面板数据处理的固定效应和随机效应方法
第二节 使用Python工具包linearmodels处理面板数据
第十章 应用Python处理联立方程组
节 联立方程组的关键概念
第二节 方程组参数估计方法的Python实现
第十一章 应用Python处理时间序列数据
节 时间序列数据分析的基本模型
第二节 不同特征的时间序列数据分析
附录 应用Python进行数据分析的基础
节 Python概述
第二节 Python数据处理和计算
第三节 Python绘图
第四节 常用Python统计分析语法