Semiparametric Theory and Missing Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc.

作者:Tsiatis, Anastasios A.

出品人:

页数:399

译者:

出版时间:2010-2

价格:$ 90.34

装帧:

isbn号码:9781441921857

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 非参数统计
• Semiparametric
• MissingData
• Mathematics
• 数学
• 统计学
• 半参数模型
• 缺失数据
• 推断统计
• 统计建模
• 数据分析
• 计量经济学
• 生物统计学
• 理论统计
• 高级统计

《半参数理论与缺失数据》并非一本简单罗列统计方法或理论的工具书，它深入探讨了统计推断的深层逻辑，尤其聚焦于在实际数据分析中普遍存在的、难以完全避免的“缺失数据”这一挑战。本书旨在为读者构建一个严谨且富有洞察力的理论框架，使其能够理解并掌握如何在缺失数据的复杂背景下，进行高效且可靠的统计建模与推断。 全书的基石在于“半参数模型”这一核心概念。与传统的全参数模型（假设数据生成过程遵循某个特定的、完整的概率分布，如正态分布、泊松分布等）不同，半参数模型允许模型的一部分参数是完全指定的（即全参数部分），而另一部分参数则不对其具体形式做任何假设，而是通过数据来估计（即非参数部分）。这种灵活性使得半参数模型在处理复杂、非线性的数据关系时具有显著优势，尤其是在数据的潜在生成机制不完全清楚或可能偏离标准参数假设的情况下。本书将详细介绍各类半参数模型的构建原理、识别条件以及估计方法，例如广义线性模型中的非参数项、半参数回归模型、半参数生存模型等，并阐述它们在不同学科领域的应用潜力。 然而，真正的挑战往往在于数据的“缺失”。在科学研究和实际应用中，由于各种原因（如设备故障、人为错误、受访者不愿回答、数据收集过程的中断等），观测到的数据往往是不完整的。面对缺失数据，直接忽略缺失值或进行简单插补，常常会导致推断结果的偏差和效率的损失。本书将系统性地剖出不同类型缺失数据的性质，并重点解析其对统计推断的影响。我们将深入讨论“完全随机缺失”（MCAR）、“随机缺失”（MAR）和“非随机缺失”（MNAR）这几种主要的情形，并强调理解数据缺失机制的重要性，因为不同的缺失机制需要采用截然不同的处理策略。 在理解了半参数模型和缺失数据的性质后，本书的核心内容便聚焦于如何将两者结合，发展出强大的统计推断工具。其中，“缺失数据下的半参数模型估计”将是本书的重要篇章。我们将介绍一系列先进的统计技术，用于在存在缺失数据的情况下，对半参数模型进行有效的估计。这包括但不限于： 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 的扩展： 尽管直接应用MLE在缺失数据下可能变得复杂，但本书将探讨如何通过期望最大化（EM）算法、数据增强（Data Augmentation）等方法，或者利用观测数据的边际似然，来处理缺失数据下的MLE问题。 倾向性得分方法 (Propensity Score Methods)： 倾向性得分在处理选择偏倚方面发挥着至关重要的作用，它能够帮助我们调整不同处理组或不同观测模式下的差异。本书将详细讲解如何在半参数模型框架下，利用倾向性得分来估计处理效应或捕捉数据生成机制中的非参数部分，特别是在缺失数据存在时，如何构建和应用倾向性得分。 工具变量方法 (Instrumental Variable Methods)： 当存在测量误差或内生性问题时，工具变量提供了一种强大的解决方案。本书将探讨如何将工具变量的思想与半参数模型和缺失数据相结合，以获得无偏的估计量。 函数型数据分析 (Functional Data Analysis) 与半参数模型： 在某些场景下，我们观测到的数据并非孤立的点，而是函数或曲线。本书将介绍如何将半参数建模思想应用于函数型数据，并进一步探讨在函数型数据中处理缺失值的策略。 除了估计问题，本书还将投入大量篇幅讨论缺失数据下半参数模型的统计推断。即在估计出模型参数后，如何进行假设检验、计算置信区间，以及评估模型的拟合优度。我们将介绍： 渐近性质的分析： 对于各种估计方法，本书将严格推导其渐近分布，这对于构建渐近正态的置信区间和进行渐近最优的假设检验至关重要。我们将讨论在存在缺失数据和半参数模型假设下的各种渐近性质，并揭示其背后的数学原理。 稳健的推断方法： 面对可能存在的模型误设和数据缺失，发展稳健的推断方法显得尤为重要。本书将介绍如何利用非参数自举（Nonparametric Bootstrap）或其他模拟技术，来估计统计量的方差，从而获得更可靠的置信区间，即使在模型假设不完全满足的情况下。 信息矩阵和方差估计： 如何在半参数模型和缺失数据的复杂条件下，准确估计参数的协方差矩阵，是进行精确推断的关键。本书将深入探讨各种估计信息矩阵的方法，并分析它们在不同场景下的优劣。 此外，本书还将穿插介绍模型诊断和模型选择的方法。即使是最先进的统计模型，也需要通过诊断来检验其假设是否得到满足，模型是否能够很好地拟合数据。对于半参数模型，我们还需要评估非参数部分的平滑度，以及全参数和非参数部分之间的交互作用。在缺失数据存在的情况下，模型诊断还会涉及对缺失数据机制的检验。本书将提供实用的工具和指导，帮助读者进行有效的模型诊断和选择。 为了使理论更易于理解和应用，本书将包含大量的理论推导和数学证明，旨在让读者深入理解各种方法的统计学原理。同时，本书也会提供实际案例分析，通过在不同领域的真实数据集上的应用，展示半参数模型和缺失数据处理方法的强大威力。这些案例将涵盖医学统计、社会科学、经济学、环境科学等多个领域，体现本书的广泛适用性。 《Semiparametric Theory and Missing Data》不仅仅是一本技术手册，它更是一次深入统计思维的旅程。通过学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解半参数模型的优势与局限： 掌握在何种情况下半参数模型是比全参数模型更优的选择，并能根据数据特点和研究问题构建合适的半参数模型。 2. 系统掌握处理缺失数据的策略： 能够准确识别不同类型的缺失数据，并根据其性质选择恰当的处理方法，避免因处理不当而导致的统计推断偏差。 3. 构建严谨且灵活的统计分析框架： 能够在复杂的数据环境下，设计和实施能够兼顾模型灵活性和统计稳健性的分析方案。 4. 提升统计建模与推断的理论功底： 培养扎实的数学基础和统计学素养，为进一步深入研究更复杂的统计问题打下坚实基础。 5. 自信地解决实际数据分析中的难题： 能够运用本书所学的知识和方法，有效地分析包含缺失数据、结构复杂的真实世界数据。 本书的目标读者包括但不限于：对统计推断感兴趣的研究生、博士后、科研人员、数据科学家以及任何希望深入理解和掌握在实际数据分析中处理缺失数据和运用半参数模型的研究者。它是一本帮助您在数据驱动的时代，做出更明智、更可靠决策的必备参考。

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读了前几章后，我得说，这本书的写作风格简直是一股清流。它没有陷入那种只有资深专家才能理解的“学术黑话”泥潭，而是采用了非常注重“可解释性”的叙述方式。比如，在解释某些高阶统计模型的假设条件时，作者会通过一些非常贴近实际生活场景的例子来进行类比说明，这些类比生动又到位，一下子就把原本抽象的概念具象化了。我尤其喜欢作者处理参考文献的方式，每当引入一个关键的理论或方法时，旁注都会非常及时地指出其历史渊源和主要贡献者，这让我能更好地追踪学术谱系，而不是孤立地看待这些知识点。此外，书中提供的那些逐步演进的算法流程图，简直是救星般的存在。对于计算密集型的理论，光看公式推导容易迷失方向，但有了清晰的步骤图，就能立刻把握住核心的计算逻辑。这种兼顾严谨性与教学感的平衡，使得这本书不仅仅是一本参考手册，更像是一位耐心的导师，时刻准备为你解答疑惑，确保你没有掉队。

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从装帧和印刷质量来看，出版社的处理非常到位，这对于一本需要频繁翻阅和做笔记的工具书来说，是极其重要的体验。纸张的质感厚实，不易洇墨，即使我使用了荧光笔和钢笔进行大量标记，内页依然保持了很好的清晰度。更值得称赞的是，这本书在图表的呈现上达到了极高的水准。那些表示收敛速度或者误差分布的图形，线条清晰，色彩对比度适中，关键的标记点（比如渐进行为的阈值）都标注得非常精确。很多技术书籍的图表往往因为扫描或印刷质量问题而变得模糊不清，但这本完全没有这个问题。这种对细节的关注，体现了出版方对学术质量的尊重。这让我相信，这本书在未来很长一段时间内，都会是我书架上被翻阅频率最高的那几本之一，因为它在物理上和内容上都经得起时间的考验。

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这本书真正让我眼前一亮的地方，在于它对“哲学思考”的融入。统计学理论的背后，往往隐藏着对“真实”和“不确定性”的深刻理解。作者在阐述某些方法论的局限性时，并没有简单地用“不满足某某假设”来打发，而是深入探讨了这种局限性在现实世界数据中的哲学意义——我们究竟能从有限的信息中“知道”多少？在讨论模型稳健性（Robustness）时，作者引入了一些非常精妙的扰动分析，这些分析不仅是数学技巧的展示，更是对我们所依赖的模型的可靠程度的深刻反思。这种高度的思辨性，让我感觉自己不仅仅是在学习一种计算技术，更是在与一位深思熟虑的统计学家进行对话。它促使我跳出单纯的公式求解，去思考方法论选择背后的伦理和认识论基础，极大地提升了阅读的层次感和思想的深度。

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这本书的封面设计挺引人注目的，那种深沉的蓝色调，配上简洁的白色衬线字体，给人一种严谨又专业的初步印象。我本来对这个领域了解不多，但看到这个标题，心里就有点小小的期待，感觉它应该能把我从基础概念带入更深层次的探讨。拿到书后，首先翻阅了一下目录结构，编排得非常清晰，章节之间的逻辑过渡似乎很自然。作者在引言部分花了相当大的篇幅来勾勒出整个学科的演变脉络，这一点我很欣赏，因为它不只是堆砌公式，而是让你明白“为什么”需要发展这些理论。书中的排版也做得不错，公式居中对齐，符号定义清晰，这在阅读复杂数学理论书籍时至关重要，能极大地减少阅读疲劳和理解障碍。我注意到作者在处理理论推导时，习惯于先给出直观的解释，然后再深入到数学证明，这种循序渐进的方式非常适合我这种需要反复消化的读者。总的来说，从物理接触到初步浏览，这本书散发着一种扎实、可靠的气息，仿佛一位经验丰富的大师在为你娓娓道来那些晦涩的理论精髓，让人忍不住想马上沉下心去研读一番。

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这本书的深度着实让我感到震撼，它显然不是一本“入门速成”读物，而是为那些真正渴望在理论前沿有所建树的研究者准备的。在处理那些涉及高维数据和非参数估计的章节时，作者展现出了惊人的洞察力。他不仅详尽地展示了经典方法的局限性，还巧妙地引入了现代计算统计学如何应对这些挑战的新思路。我注意到，书中对“模型选择”这一核心难题的探讨尤为深入，它不再停留在简单的AIC/BIC比较上，而是深入到信息论和贝叶斯视角下的多重比较校正，这种多维度、全景式的分析视角，极大地拓宽了我对统计推断边界的认知。读到这些部分，我感觉自己的思维一直在被挑战和拉伸，需要时不时停下来，在笔记本上画图演算，以确保对那些极限情况下的渐近性质有了切实的把握。这本书的价值就在于，它敢于直面那些教科书往往会回避的“灰色地带”，并提供了前沿的、可操作的理论框架去处理它们。

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Very informative discussion.

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这本书的前五章，我自己讲过一遍，看着学弟学妹们讲了3遍……但还是没什么实际感觉……

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fairly nice and straightforward explanation for eff semipar bound in the event that the parameter of interest can be concretely written. It is however relying too much on the restricted moment model to prove things and to some extent, skipping the elegant treatment using generic fuctional analysis methods. Bridging this book to BKRW is hard.

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Very informative discussion.

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fairly nice and straightforward explanation for eff semipar bound in the event that the parameter of interest can be concretely written. It is however relying too much on the restricted moment model to prove things and to some extent, skipping the elegant treatment using generic fuctional analysis methods. Bridging this book to BKRW is hard.