教育计量学 本书特色

《教育计量学》不仅包括本人近年来发表的学术文章、北京大学教育学院的研究生学位论文还包括国内外期刊和《国际教育经济手册》上的一些内容。在这些具体的实例中，涉及个人教育收益率、教育生产函数、公共教育投资比例的国际比较、教育政策评价、入学机会和教育经费的公平性研究、课外补习现象研究、高等教育需求分析、高等教育学生学业成就的影响因素分析、高校毕业生就业满意度研究、劳动力行业分布的影响因素分析等。

教育计量学 目录

**章 统计学基础知识
**节 表示集中趋势的统计指标
第二节 表示变异程度的统计指标
第三节 数据的分布状况
第四节 实例分析

第二章 一元线性回归模型
**节 一元线性回归模型及其基本假定
第二节 普通*小二乘法
第三节 拟合优度检验
第四节 置信区间
第五节 假设检验（t）
第六节 总体显著性检验
第七节 预测
第八节 实例：公共教育投资比例的国际比较

第三章 多元线性回归模型
**节 多元线性回归模型及其基本假定
第二节 普通*小二乘法
第三节 拟合优度检验
第四节 单参数显著性检验
第五节 一般线性假设检验（F检验）
第六节 置信区间
第七节 预测
第八节 线性模型扩展
第九节 实例：个人教育收益率

第四章 虚拟解释变量
**节 一个定性变量
第二节 两个定性变量
第三节 交互作用效应
第四节 结构一致性检验

第五章 放宽经典模型的假定
**节 多重共线性
第二节 异方差
第三节 自相关
第四节 随机解释变量

第六章 分类因变量
**节 线性概率模型（LPM）
第二节 对数单位模型（Logit模型）
第三节 概率单位模型（Probit模型）
第四节 多分定类因变量
第五节 定序因变量
第六节 其他限值因变量模型

第七章 单方程估计专题
**节 面板数据的模型估计
第二节 分位数回归模型
第三节 随机前沿分析
第四节 数据包络分析

第八章 联立方程模型
**节 联立方程模型的基本概念
第二节 结构式与简化式
第三节 联立方程模型的识别
第四节 联立方程模型的估计

第九章 时间序列分析
**节 单位根检验
第二节 协整分析
第三节 格兰杰（Granger）因果检验

参考文献

教育计量学 节选

《教育计量学》全面收集了近年来在教育研究中用到的统计指标。例如，包括了基尼系数、塞尔系数、广义熵系数等用来反映教育不平等程度的统计指标。除了介绍一般线性回归模型外，还特别包括了随机前沿分析(SFA)、数据包络分析(DEA)、分位数回归、多分因变量模型、定序因变量模型、格兰杰因果检验方法、单位根检验、协整分析等内容，可作为教学用书，也可供读者阅读学习。

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