第1篇 導論與復習
第1章 經濟問題和數(shù)據(jù)
1.1 我們研究的經濟問題
1.2 因果效應和理想化實驗
1.3 數(shù)據(jù)：來源和類型
本章小結
關鍵術語
練習A
第2章 概率論綜述
2.1 隨機變量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3二維隨機變量
2.4 正態(tài)分布、χ2分布、學生τ分布和F分布
2.5 隨機抽樣與樣本均值分布
2.6 抽樣分布的大樣本近似 第1篇  導論與復習
  第1章  經濟問題和數(shù)據(jù)
    1.1  我們研究的經濟問題
    1.2  因果效應和理想化實驗
    1.3  數(shù)據(jù)：來源和類型
    本章小結
    關鍵術語
    練習A
  第2章  概率論綜述
    2.1  隨機變量和概率分布
    2.2  期望值、均值和方差
    2.3二維隨機變量
    2.4  正態(tài)分布、χ2分布、學生τ分布和F分布
    2.5  隨機抽樣與樣本均值分布
    2.6  抽樣分布的大樣本近似
    本章小結
    關鍵術語
    練習A
    練習B
    附錄2.1  重要概念2.3中的結果推導
  第3章  統(tǒng)計學綜述
    3.1  總體均值的估計
    3.2  關于總體均值的假設檢驗
    3.3  總體均值的置信區(qū)間
    3.4  不同總體間的均值比較
    3.5  利用實驗數(shù)據(jù)的因果效應的均值之差進行估計
    3.6  當樣本容量較小時使用‘統(tǒng)計量
    3.7  散點圖、樣本協(xié)方差和樣本相關系數(shù)
    本章小結
    關鍵術語
    練習A
    練習B
    練習C
    附錄3.1  美國《當前人口調查》
    附錄3.2  Y是μγ，最小二乘估計量的兩種證明方法
    附錄3.3  樣本方差一致性的證明
第2篇  回歸分析基礎
  第4章  一元線性回歸
    4.1  線性回歸模型
    4.2  線性回歸模型的系數(shù)估計
    4.3  擬合優(yōu)度
    4.4  最小二乘假設
    4.5  OLS估計量的抽樣分布
    4.6  結論
    本章小結
    關鍵術語
    練習A
    練習B
    練習C
    附錄4.1  加利福尼亞州測試成績數(shù)據(jù)集
    附錄4.2  OLS估計量的推導
    附錄4.3  OLS估計量的抽樣分布
  第5章  一元線性回歸：假設檢驗與統(tǒng)計推斷
    5.1  關于某個回歸系數(shù)的假設檢驗
    5.2  回歸系數(shù)的置信區(qū)間
    ……
  第6章  多元線性回歸
  第7章  多元回歸中的假設檢驗和置信區(qū)間
  第8章  非線性回歸函數(shù)
  第9章  基于多元回歸的評估研究
第3篇  回歸分析的深入專題
  第10章  面板數(shù)據(jù)回歸
  第11章  二元被解釋變量回歸
  第12章  工具變量回歸
  第13章  實驗和準實驗
第4篇  時問序列數(shù)據(jù)的回歸分析
  第14章  時間序列回歸及預測概論
  第15章  動態(tài)因果效應的估計
  第16章  時間序列回歸中的其他專題
第5篇  回歸分析的計量經濟學理論
  第17章  一元線性回歸理論
  第18章  多元回歸理論
附錄
參考文獻
術語表
譯后記