Numerical Methods Using Matlab pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Prentice Hall

作者:George Lindfield

出品人:

頁數:340

译者:

出版時間:1994-11-14

價格:GBP 75.99

裝幀:Textbook Binding

isbn號碼:9780130309662

叢書系列:

圖書標籤:

• Math
• MatLab
• 數值方法
• Matlab
• 科學計算
• 工程數學
• 算法
• 數值分析
• 計算數學
• 高等數學
• 程序設計
• 仿真

好的，這是一份關於一本名為《數值分析方法及其在工程中的應用》的圖書簡介，該書內容與您提到的《Numerical Methods Using Matlab》無關。 --- 圖書簡介：現代統計學原理與數據分析實踐 作者： [此處可填寫虛構的作者姓名] 齣版社： [此處可填寫虛構的齣版社名稱] 頁數： 約 780 頁 定價： [此處可填寫虛構的定價] 內容提要 《現代統計學原理與數據分析實踐》是一本全麵而深入探討當代統計學理論基礎與實際應用技術的專著。本書旨在為讀者——無論是統計學、經濟學、生物科學、工程學還是社會科學領域的研究人員和專業人士——提供一套堅實而前沿的統計學知識體係，重點在於如何利用這些原理指導復雜數據集的分析與決策製定。 本書摒棄瞭僅僅羅列公式的傳統做法，而是將理論推導與實際案例緊密結閤，強調統計思維的培養和數據驅動的洞察力。全書結構清晰，從基礎概念的重建開始，逐步深入到高級模型構建與前沿技術。 核心章節與內容深度剖析 第一部分：統計學基石與概率論迴顧 (Foundations and Review) 本部分旨在為後續的復雜分析打下堅實的基礎。我們首先對概率論的核心概念進行精煉的迴顧，重點關注隨機變量、矩方法以及大數定律和中心極限定理的直觀理解及其在統計推斷中的作用。 第 1 章：統計推斷的哲學基礎： 探討瞭頻率學派與貝葉斯學派的核心差異，並引入瞭統計建模的迭代過程——從問題定義到模型選擇、擬閤與診斷。 第 2 章：隨機變量的深入分析： 詳細闡述瞭共軛先驗分布、指數族分布的性質，並引入瞭高維隨機嚮量的協方差結構分析，為多元統計分析做鋪墊。 第 3 章：抽樣分布與漸近理論： 側重於非正態分布下統計量的漸近行為，特彆是對經驗過程理論的介紹，為非參數方法提供理論支撐。 第二部分：參數估計與模型擬閤 (Estimation and Model Fitting) 此部分聚焦於如何從觀測數據中提取可靠的參數估計，並對不同估計方法的優劣進行嚴格的比較。 第 4 章：點估計的性能評估： 全麵覆蓋矩估計（MLE）和最小二乘估計（LS）的性質，包括一緻性、漸近正態性和有效性。引入瞭大樣本理論來評估這些估計量的極限行為。 第 5 章：極大似然估計 (MLE) 的深入應用： 詳細討論瞭迭代算法（如牛頓-拉夫森法）在求解復雜 MLE 問題中的應用。特彆關注缺失數據（如EM算法）和截斷數據下的極大似然估計。 第 6 章：區間估計與假設檢驗的統一框架： 本章超越傳統的Z檢驗和T檢驗，引入瞭廣義似然比檢驗（GLRT）作為統一的檢驗框架。詳細解釋瞭功效分析和P值在現代科學決策中的準確解讀。 第三部分：綫性模型與方差分析 (Linear Models and ANOVA) 綫性模型是統計應用的核心。本書以迴歸模型為載體，係統性地講解瞭模型設定的藝術和診斷的必要性。 第 7 章：經典綫性模型 (GLM) 的理論基礎： 嚴格推導瞭普通最小二乘法的幾何意義和統計性質。重點討論瞭模型假設（如殘差的正態性和同方差性）的檢驗方法。 第 8 章：方差分析 (ANOVA) 與協方差分析 (ANCOVA)： 從綫性的角度理解多因素實驗設計，側重於效應的分解和交互項的解釋。介紹瞭重復測量設計的處理方法。 第 9 章：模型診斷與穩健性： 深入探討瞭殘差分析、影響點識彆（如庫剋距離、杠杆值）以及異方差性（如懷特檢驗）的處理，強調建立對模型不敏感的可靠結論。 第四部分：時間序列與非參數方法 (Time Series and Nonparametric Methods) 本部分麵嚮需要處理具有時間依賴性或不滿足嚴格分布假設數據的讀者。 第 10 章：時間序列數據的結構分析： 引入平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。詳細講解瞭ARIMA模型的識彆、估計和診斷，並討論瞭季節性模型的構建。 第 11 章：非參數檢驗與估計： 討論瞭不依賴於特定分布假設的統計工具，如符號檢驗、秩和檢驗、以及核密度估計（KDE）的原理和帶寬選擇策略。 第 12 章：經驗過程與Bootstrap方法： 對現代重采樣技術進行瞭詳盡的介紹。重點闡述瞭Bootstrap置信區間的構建過程，以及其在復雜分布下標準誤估計中的優勢。 第五部分：廣義綫性模型與混閤效應模型 (GLMs and Mixed Effects Models) 為處理非正態響應變量（如計數、比例）和具有層次結構的復雜數據，本書提供瞭先進的建模框架。 第 13 章：廣義綫性模型 (GLM)： 詳細分析瞭連接函數和方差結構的匹配。重點覆蓋瞭Logistic迴歸（二元響應）和Poisson迴歸（計數數據），並探討瞭過分散問題的處理。 第 14 章：貝葉斯方法簡介： 簡要介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）的基本思想，並展示瞭如何使用貝葉斯框架解決迴歸和層次模型問題，提供瞭一種與頻率學派互補的推斷視角。 第 15 章：分層與混閤效應模型： 針對縱嚮數據、分組數據等結構化數據，係統講解瞭隨機截距和隨機斜率模型的構建，以有效處理組內相關性，提升估計效率。 本書特色 1. 理論與實踐的完美融閤： 每個理論概念後都緊跟至少一個詳盡的、從數據采集到結果解釋的真實世界案例分析。 2. 強調統計軟件的應用： 雖然本書側重於原理推導，但每章的配套資源（如代碼庫）均使用當前主流的統計軟件包（如R語言環境下的經典庫）進行展示，確保讀者能立即將理論應用於實踐。 3. 麵嚮未來研究： 包含對因果推斷（傾嚮得分匹配）、機器學習統計基礎（正則化方法）等新興領域的簡要介紹，使讀者對統計學的前沿發展有所瞭解。 4. 嚴格的數學論證： 證明過程清晰、步驟完整，為有誌於繼續深造或從事統計研發的讀者提供瞭堅實的數學基礎。 《現代統計學原理與數據分析實踐》不僅是一本教科書，更是一本麵嚮數據科學時代的研究參考手冊。它將幫助讀者從“會使用統計軟件”提升到“理解統計模型背後的決策邏輯”的高度。 ---

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這本書的“配方”中，代碼示例的比例和質量也值得稱贊。盡管我不是為代碼而來，但一旦開始動手實踐，就會發現作者對Matlab環境的理解達到瞭一個非常高的層次。他提供的代碼不僅僅是算法的簡單復現，而是真正體現瞭“Matlab式”的嚮量化和矩陣化編程思想。很多教科書給齣的僞代碼，在轉譯成實際程序時會陷入低效的循環結構中，但這本書的代碼示例則處處體現瞭效率優先的原則，例如如何利用矩陣的稀疏性來優化存儲結構，或者如何使用內置的嚮量操作來替代冗長的For循環。這部分內容對於我這種需要處理大規模數據的科研人員來說，價值甚至超過瞭理論部分。它教會的不是如何用Matlab寫代碼，而是如何用更高效、更符閤其設計哲學的方式去解決數值問題，這是一種軟件工程層麵的提升，而非僅僅是算法層麵的應用。

评分☆☆☆☆☆

總體來看，這本書的價值體現在其對“數值方法”這一學科的敬畏之心。它沒有被時下的熱門技術潮流所裹挾，依然堅守著數學和計算科學的本質。我感受最深的一點是，它似乎在反復強調：工具（指Matlab或其他軟件）是為人服務的，隻有理解瞭背後的數學原理，我們纔能真正駕馭工具，而不是被工具的錶麵功能所奴役。無論是插值法的選擇、還是ODE的求解策略，書中都引導我們迴歸到問題的物理或數學本質，去思考“為什麼”以及“在什麼條件下”。因此，我不會推薦給那些隻想快速得到一個現成解的初學者，這本書更適閤那些已經有一定基礎，渴望將自己的知識體係從“知道如何做”提升到“深刻理解為何如此”的進階學習者或專業人士。它是一塊試金石，檢驗一個人對計算科學理解深度的試金石。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的閱讀體驗並非一帆風順，它更像是挑戰智力的攀登過程。我特彆注意到，作者在引用參考文獻時非常嚴謹，幾乎每一個重要結論背後都有明確的學術齣處標注，這對於我後續想要深入鑽研某個特定主題時，提供瞭極佳的指引。然而，也正是這種嚴謹性，使得這本書的難度係數不低。對於那些指望在周末花上幾個小時就能掌握核心內容的讀者，我必須潑一盆冷水：這不可能。書中大量的證明過程需要讀者具備紮實的微積分和綫性代數基礎，很多推導步驟需要讀者自己去填補空白，如果想跳過這些“小節”，你對後續方法的理解必然會受損。我甚至遇到過一處關於高斯-賽德爾迭代收斂條件的論述，涉及到範數的選擇，我花瞭整整一下午纔在不同的數學手冊中找到佐證，纔真正理解作者此處錶述的精妙之處。這本書要求的是全神貫注的投入，它不是背景噪音，而是你案頭的核心任務。

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這本厚重的書擺在桌上，它的封麵設計簡約得近乎樸素，但當你翻開第一頁，那種撲麵而來的嚴謹感就讓人知道，這不是一本泛泛而談的“入門指南”。我一開始是衝著它標題裏那個“Matlab”來的，期待能找到一些快速上手的技巧，畢竟現在很多教材都恨不得把復雜的數學概念塞進幾個現成的代碼包裏，讓你感覺自己仿佛掌握瞭什麼瞭不起的工具。然而，這本書很快就打消瞭我的這種不切實際的幻想。它沒有急著展示那些炫目的三維圖形或令人眼花繚亂的優化算法結果，而是花瞭大量的篇幅去夯實基礎——那些關於誤差分析、函數逼近的理論推導，字裏行間都透露著作者對“理解”而非“應用”的執著。對於我這種在工程實踐中經常遇到代碼跑偏，卻不知道該從哪個數學假設環節下手去調試的人來說，這種深度挖掘真是醍醐灌頂。它更像是一本給未來研究人員準備的教科書，而非給當前項目經理配發的工具手冊。讀完前幾章，我深刻體會到，熟練地調用一個`fsolve`函數背後，是無數前輩對收斂速度和穩定性付齣的心血，而這本書，正是要帶你去看這些心血的源頭。

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翻閱這本書時，我最大的感受是它的邏輯構建極其清晰，猶如一位經驗豐富的大師在一步步引導你穿越一片錯綜復雜的數學森林。作者似乎深諳學習者的認知麯綫，總是將最抽象的概念用最直觀的數學語言先行鋪墊，然後再引入計算方法。舉個例子，在討論特徵值分解時，它不是簡單地羅列矩陣運算公式，而是先從幾何意義上闡述瞭“拉伸”與“鏇轉”的分解過程，這使得原本枯燥的綫性代數運算突然變得可視化。這種循序漸進的講解方式，極大地降低瞭初學者對數值分析的畏懼感。而且，書中對每種方法的優缺點分析得極為透徹，不會讓你陷入“這個方法就是萬能的”的誤區。它會明確指齣，在麵對病態矩陣時，某個迭代法的效率會急劇下降，並立即給齣替代方案的理論依據。這種平衡感，使得整本書讀起來既有理論的深度，又不失工程實踐的指導意義，不像某些教材，要麼是純理論的“天書”，要麼是純代碼的“菜譜”，這本書找到瞭一個完美的中間地帶。

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