本書分為三個(gè)部分的內(nèi)容。

　　首先，從統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件Eviews入手，對(duì)其基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了簡(jiǎn)單概述，讓讀者可以了解和簡(jiǎn)單使用Eviews軟件。該部分分為兩章內(nèi)容，即數(shù)據(jù)處理、圖形與表格的處理和應(yīng)用。

　　其次，本書對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)介紹，分為四章，即統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)推斷、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。從而，讓讀者對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識(shí)有所了解與認(rèn)識(shí)。

　　因?yàn)楸緯鴤?cè)重于統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件Eviews的實(shí)際應(yīng)用，故在第三部分在，著重于一元線性回歸、多元線性回歸以及幾個(gè)重要模型估計(jì)與檢驗(yàn)上的實(shí)例分析研究。

　　EViews（EconometricViews）是當(dāng)今世界上最流行的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件之一。EViews擁有數(shù)據(jù)處理、作圖、統(tǒng)計(jì)分析（其中包括各種統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、主成分分析、時(shí)間序列的加乘法模型等）、回歸建模分析（其中包括線性、非線性單一方程模型，聯(lián)立方程模型，動(dòng)態(tài)回歸模型，分布滯后模型，向量自回歸模型，誤差修正模型，離散選擇模型，ARCH、GARCH模型，面板數(shù)據(jù)模型，空間狀態(tài)模型以及多種估計(jì)方法）、預(yù)測(cè)、時(shí)間序列（ARIMA）模型分析、時(shí)間序列的X12季節(jié)調(diào)整分析、編程和模擬九大類功能，并且可以在菜單式窗口和編程兩種方式下運(yùn)行，操作簡(jiǎn)便易學(xué)。

　　EViews除了可以用做經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的定量分析工具外，還可以用來作為金融、保險(xiǎn)、管理、商務(wù)等領(lǐng)域的研究工具。EViews中的數(shù)據(jù)處理、作圖、統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析以及Box-Jenkins的時(shí)間序列（ARIMA）建模方法等功能則可以適用于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)中的各個(gè)領(lǐng)域，所以EViews軟件的適用范圍廣泛。

　　本書可以作為EViews8.0版本軟件的使用手冊(cè)，對(duì)于較低版本亦可借鑒。全書綜合介紹了EViews8.0版本的主要功能。

　　本書共分為三個(gè)部分，9個(gè)章節(jié)。第一部分分為第1、2兩章，內(nèi)容包括EViews數(shù)據(jù)處理、圖形和表格。第二部分分為第3、4、5、6四章，內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)推斷、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。第三部分分為第7、8、9三章，內(nèi)容包括一元線性回歸、多元線性回歸、幾個(gè)重要模型估計(jì)與檢驗(yàn)。其中第9章中的實(shí)例涵蓋了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容，只要按照實(shí)例中給出的步驟去做，就可以達(dá)到事半功倍的效果，對(duì)類似的問題都可以學(xué)會(huì)如何用EViews處理。

　　本書的特點(diǎn)就是簡(jiǎn)潔，去掉了大量累述，從實(shí)用性角度出發(fā)去編著，便于使用者查閱和參考使用，更加側(cè)重于實(shí)際問題的EViews分析處理。

第一部分EVIEWS概述

第1章數(shù)據(jù)處理

1.1用鍵盤輸入序列數(shù)據(jù)

1.2通過公式生成新序列

1.3設(shè)定樣本范圍

1.4樣本對(duì)象

1.5通過已有序列生成新序列

1.6序列窗口

1.7序列組

1.8公式的運(yùn)用

1.9季節(jié)調(diào)整

第2章圖形和表格

2.1畫圖

2.2改變圖形的其他方法

2.3凍結(jié)圖形

2.4圖形模板

2.5合并圖形

2.6打印圖形

2.7把圖形移到文檔中

第二部分

第3章統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

3.1描述性統(tǒng)計(jì)量

3.2概率分布和概率密度函數(shù)

3.3數(shù)字特征

第4章統(tǒng)計(jì)推斷

4.1一般問題

4.2抽樣分布

4.3兩個(gè)定理

第5章參數(shù)估計(jì)

5.1點(diǎn)估計(jì)

5.2區(qū)間估計(jì)

第6章假設(shè)檢驗(yàn)

6.1假設(shè)檢驗(yàn)的邏輯

6.2假設(shè)檢驗(yàn)的步驟和方法

6.3統(tǒng)計(jì)假設(shè)的單側(cè)檢驗(yàn)

6.4兩種類型的錯(cuò)誤

6.5統(tǒng)計(jì)假設(shè)的F檢驗(yàn)

第三部分

第7章一元線性回歸

7.1回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)

7.2一個(gè)實(shí)例

第8章多元線性回歸

8.1多元線性回歸模型的矩陣形式

8.2一個(gè)實(shí)例

第9章幾個(gè)重要模型估計(jì)與檢驗(yàn)

9.1非線性回歸模型估計(jì)

9.2時(shí)間序列模型估計(jì)（1）

9.2時(shí)間序列模型估計(jì)（2）

9.3VAR模型分析與協(xié)整檢驗(yàn)

9.4面板數(shù)據(jù)模型分析

9.5LPM模型、Logit模型和Probit模型

9.6PanelData模型