本書內容包括金融統計分析案例、經濟統計分析案例、機器學習方法案例、生物醫學統計分析案例和變量選擇與預測模型案例。通過學習書中的案例，讀者能夠在掌握一定的統計學理論、統計方法和計算方法的基礎上，熟練、正確地綜合應用統計專業知識去發現、分析和解決問題。書中的案例配有數據（或模擬數據）和實現代碼，登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）注冊后可以免費下載。本書適合作為應用統計、統計學、財經、管理等專業的高年級本科生、碩士研究生教材，也適合廣大科技工作者閱讀參考。
何芳麗，桂林電子科技大學副教授。2005年碩士畢業于廣西師范大學的概率論與數理統計專業，同年7月到桂林電子科技大學數學與計算科學學院工作至今，從事統計學專業本科生和研究生的教學。2016年博士畢業于重慶大學應用經濟學專業。主要研究方向為金融統計、公司金融、公司治理。主要的科研工作：主持1項廣西中青年教師基礎能力提升項目，參與3項國家自然科學基金和2項廣西青年自然科學基金，參與完成1項廣西壯族自治區高等學校科學研究項目。近5年，在國內外重要學術期刊發表學術論文6篇，其中1篇為SCI檢索，3篇為CSSCI檢索，2篇中文核心。講授多元統計分析、金融數學、時間序列分析、計量經濟學、案例實務、概率論與數理統計等理論課，以及時間序列分析、計量經濟學、多元統計分析等實驗課；作為主要成員參與完成廣西高等教育工程項目3項，獲得廣西高等教育教學成果獎1項，公開發表教學論文6篇。
目 錄
第1章 金融統計分析案例 （1）
案例1 兩權分離度、銀行債務與終極控制股東行為關系的實證分析—基于面板門限模型 （1）
一、案例背景 （1）
二、面板門限模型 （1）
三、案例設計 （3）
四、實證設計與分析 （4）
五、案例小結 （8）
案例2 研發投入對企業績效影響的門限效應—基于創業板上市公司的實證研究 （9）
一、案例背景 （9）
二、理論模型 （9）
三、研究設計 （10）
四、實證分析 （12）
五、案例小結 （22）
案例3 債務融資對終極控制股東侵占行為影響的差異性研究—基于企業生命周期視角 （23）
一、案例背景 （23）
二、似無相關回歸模型 （23）
三、數據樣本與研究設計 （24）
四、實證檢驗與結果分析 （26）
五、案例小結 （31）
案例4 基于VAR模型的投資者情緒與股市收益率關系的實證分析 （33）
一、案例背景 （33）
二、VAR模型及相關理論 （33）
三、實證分析 （36）
四、案例小結 （42）
第2章 經濟統計分析案例 （43）
案例1 長三角城市群一體化水平分析—基于面板數據的聚類分析 （43）
一、案例背景 （43）
二、測度方法與理論模型 （44）
三、指標選取與數據來源 （46）
四、數據分析 （48）
五、案例小結 （60）
案例2 發展地理標志農產品對農村減貧的影響分析—來自CFPS的經驗證據 （62）
一、案例背景 （62）
二、數據與變量說明 （62）
三、計量分析及其結果 （65）
四、案例小結 （69）
案例3 社會消費品零售總額的因素分析 （70）
一、案例背景 （70）
二、理論分析與研究內容 （70）
三、影響因素分析 （70）
四、社會消費品零售總額的預測 （72）
五、案例小結 （77）
第3章 機器學習方法案例 （78）
案例1 基于數據挖掘的廣州市二手房價格分析 （78）
一、案例背景 （78）
二、數據來源 （78）
三、描述性統計分析 （79）
四、基于隨機森林的房價重要變量分析 （81）
五、基于神經網絡的房價預測 （83）
六、案例小結 （84）
案例2 基于支持向量機和決策樹的糖尿病預測模型構建與分析 （85）
一、案例背景 （85）
二、相關機器學習模型介紹 （85）
三、實驗數據探索和處理 （87）
四、數據挖掘預測模型構建 （90）
五、模型對比分析結果 （93）
六、案例小結 （94）
案例3 基于決策樹的量化擇時策略研究 （95）
一、案例背景 （95）
二、技術指標和分類決策樹 （95）
三、基于決策樹的量化擇時系統 （96）
四、實驗分析 （100）
五、案例小結 （105）
第4章 生物醫學統計分析案例 （106）
案例1 大氣臭氧暴露與心血管疾病死亡風險關系的實證分析—基于貝葉斯時空模型 （106）
一、案例背景 （106）
二、理論分析與研究內容 （106）
三、模型設定 （107）
四、實證設計與分析 （110）
五、案例小結 （117）
案例2 溫度變化下登革熱發病數預估—以2019年廣東省為例 （118）
一、案例背景 （118）
二、研究方法 （118）
三、模型分析 （121）
四、案例小結 （124）
第5章 變量選擇與預測模型案例 （125）
案例1 基于同源尋蹤LASSO的組變量選擇方法及其在光譜數據中的應用 （125）
一、案例背景 （125）
二、理論和算法 （126）
三、數據和軟件 （130）
四、實證分析結果與討論 （131）
五、案例小結 （137）
案例2 基于MTDGM(1,N)模型的社會消費品零售總額區間數預測 （139）
一、案例背景 （139）
二、理論分析與研究內容 （139）
三、模型設定 （139）
四、實證設計與分析 （144）
五、案例小結 （148）
案例3 基于MTIGM(1,1)模型和BP神經網絡的客運量區間數預測 （149）
一、案例背景 （149）
二、理論分析與研究內容 （149）
三、模型設定 （150）
四、實證設計與分析 （153）
五、案例小結 （157）
案例4 基于MARGM(1,N)模型的第三產業總量三元區間數預測 （158）
一、案例背景 （158）
二、理論分析與研究內容 （158）
三、模型設定 （158）
四、案例小結 （166）
案例5 偏最小二乘法模型預測區間構造及在分子描述符數據上的應用 （167）
一、案例背景 （167）
二、符號 （168）
三、理論與算法 （168）
四、模擬數據與真實數據分析 （170）
五、案例小結 （175）
參考文獻 （176）
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