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出版者:人民邮电出版社

作者:罗斯

出品人:

页数:254

译者:王兆军

出版时间:2007-7

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787115160850

丛书系列:图灵数学·统计学丛书

图书标签:

• 统计
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统计模拟：探索数据驱动决策的强大工具 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解复杂世界的重要基石。然而，现实世界中的许多系统和过程往往错综复杂，难以通过简单的数学模型精确描述。这时，统计模拟便如同一把开启未知之门的钥匙，为我们提供了一种强大的、直观的、并且高度灵活的分析手段。 本书并非直接教授您如何构建复杂的统计模型，而是着眼于统计模拟作为一种方法论和实用工具。它旨在教会您如何运用模拟技术来理解、分析、评估和优化您所关心的任何具有随机性的系统。我们相信，掌握了统计模拟的原理和实践，您将能够更深入地洞察数据的内在规律，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书将带您踏上一段充满发现的旅程，重点关注以下几个核心方面： 第一部分：模拟的基石——理解随机性与概率分布 在开始模拟之前，清晰地理解随机性是至关重要的。本部分将从根本上探讨随机现象的本质，介绍各种常见的概率分布（如正态分布、泊二项分布、泊松分布、指数分布等）的特性、应用场景及其在模拟中的作用。您将学习如何根据实际问题选择合适的概率分布来刻画不确定性，并掌握生成这些随机变量的基本方法。这就像是学习绘画前的素描练习，打下坚实的基础，才能描绘出栩栩如生的图像。 第二部分：构建模拟模型——从概念到代码 一旦理解了随机性的来源，下一步就是如何将现实世界的系统转化为可供计算机模拟的模型。本书将引导您逐步学习如何： 识别关键变量与关系： 分析系统中的输入变量、输出变量以及它们之间的相互作用。 定义系统逻辑： 将抽象的系统流程转化为清晰的算法步骤，捕捉系统的动态行为。 选择合适的模拟技术： 介绍几种常用的模拟方法，例如蒙特卡罗模拟、离散事件模拟等，并探讨它们各自的适用范围。 将模型转化为可执行代码： 本部分将重点关注如何运用通用的编程语言（如Python、R）来实现您的模拟模型。我们将提供清晰的代码示例，并讲解每一步的逻辑，帮助您将理论转化为实际操作。您将学习如何生成大量的模拟样本，并收集所需的输出数据。 第三部分：分析模拟结果——从数据中提取洞见 运行了模拟之后，海量的数据摆在眼前。如何从中提取有价值的信息，这正是本部分的核心所在。您将学习： 描述性统计分析： 如何使用均值、方差、中位数、分位数等指标来概括模拟结果的分布特征。 推断性统计分析： 如何利用模拟数据来估计模型的参数、计算置信区间，并对假设进行检验。 可视化技术： 如何通过直方图、箱线图、散点图等图表来直观地展示模拟结果，发现趋势和异常。 敏感性分析： 如何通过改变模型中的输入参数，评估其对输出结果的影响程度，从而识别关键的驱动因素。 第四部分：进阶应用与实战案例 理论结合实际，本书将通过一系列精心设计的案例，展示统计模拟在不同领域的强大应用。这些案例将涵盖： 金融风险评估： 如何模拟股票价格波动，计算 VaR（风险价值），评估投资组合的风险。 项目管理： 如何模拟项目进度，评估项目延期风险，优化资源分配。 运营管理： 如何模拟客户排队系统，优化服务流程，提高客户满意度。 科学研究： 如何模拟物理实验，分析基因序列，探索复杂现象的规律。 在这些案例中，您将不仅仅是旁观者，更会被鼓励主动思考，尝试修改参数，调整模型，从而加深对统计模拟灵活性的理解。 本书的目标读者： 无论您是数据科学家、统计分析师、工程师、研究人员，还是任何对通过数据驱动决策感兴趣的专业人士，本书都将为您提供宝贵的知识和技能。如果您具备一定的基础编程能力，或者愿意投入时间学习，那么您将能够充分掌握本书的内容，并将其应用于您自己的实际工作中。 学习本书，您将获得： 深刻理解不确定性： 掌握量化和管理现实世界中固有不确定性的方法。 强大的决策支持： 能够通过模拟来评估不同方案的优劣，做出更可靠的决策。 解决复杂问题的能力： 掌握一种灵活且强大的工具，用于分析那些难以精确建模的系统。 数据分析技能的提升： 更加深入地理解数据，并能够从中挖掘出更深层次的洞见。 统计模拟并非一套死板的规则，而是一种思维方式，一种探索未知、拥抱不确定性的哲学。 本书希望能点燃您对统计模拟的热情，赋予您驾驭数据、洞悉未来的能力。让我们一起，用统计模拟的力量，解锁更广阔的分析视野，做出更具智慧的决策！

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这本《统计模拟》绝对是近年来我读过的最令人耳目一新的数学类书籍之一，它巧妙地将理论的严谨性与实际应用的趣味性熔铸一炉。不同于许多教科书那样枯燥地堆砌公式和定义，作者似乎更像一位经验丰富的向导，带着读者深入到复杂统计模型的“心脏”地带。开篇之处，对于蒙特卡洛方法的基础介绍就显得尤为扎实，不仅仅停留在理论推导，而是大量穿插了如何利用编程语言（虽然书中没有明确限定语言，但其思想指导性极强）去实现这些模拟过程的实例。我尤其欣赏它对“随机性”这一核心概念的细腻处理，如何辨别高质量的随机数生成器，以及在有限模拟次数下如何评估误差的收敛性，这些都是我在实际数据分析工作中经常遇到的瓶颈，而这本书提供了清晰的思考框架和可操作的工具。读完前几章，我感觉自己对那些曾经看似遥不可及的贝叶斯推断和MCMC算法不再感到畏惧，因为作者将“为什么要做模拟”的动机阐述得淋漓尽致。它真正做到了将抽象的数学概念转化为可以“触摸”和“运行”的计算实践，极大地提升了学习的参与感和成就感。

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说实话，我是在寻找一本可以作为博士阶段研讨会参考书的过程中发现这本书的，它在统计模拟领域的定位，更像是一本“内功心法”的宝典，而非招式套路。它最强大的地方在于，它系统地梳理了不同模拟技术的内在联系和适用边界。例如，它不会孤立地讨论Metropolis-Hastings算法，而是将其置于更宏大的MCMC框架下，并与Gibbs采样进行深入的优缺点对比，特别是在高维稀疏数据情况下的性能差异分析。这本书的深度在于对“为什么选择这个模拟策略而非那个”的哲学性探讨。它似乎在不断地追问读者：“你真的理解你正在生成的随机样本的特性吗？”对于那些已经掌握了基础概率论和统计推断的读者来说，这本书提供了一个绝佳的平台，让你从“使用工具”提升到“设计工具”的层次。它对于随机过程在模拟中的应用，特别是其收敛速度的理论界限分析，是我在其他任何教材中都未曾见过的如此深入和清晰的论述。

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这本书的阅读体验是渐进式的、需要投入精力的，但回报是巨大的。它仿佛是一本精心编纂的工具箱，里面装的不是现成的扳手，而是制作各种精密工具所需的图纸和材料。我欣赏它在数据生成艺术（Art of Data Generation）上的强调，这超越了单纯的数学技巧。书中关于模拟不确定性的量化讨论尤其深刻，它不仅仅停留于报告一个平均值和标准差，而是引导读者去构建更鲁棒的不确定性区间，尤其是在处理那些难以求得解析后验分布的复杂层次模型时。我发现，书中对准随机数生成（Quasi-Monte Carlo）的介绍也相当有洞察力，它没有将其视为一个简单的加速技巧，而是将其与经典蒙特卡洛方法在特定维度和光滑度假设下的理论优势进行了严谨的数学比较。总而言之，这本书成功地将统计模拟从一个纯粹的计算步骤，提升到了一门需要深刻洞察力和批判性思维的科学实践领域。

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这本书的排版和语言风格给我留下了非常深刻的印象，它有一种老派学术著作的沉稳，但又没有失去现代教材的易读性。它不是那种追求哗众取宠的畅销书，而是那种需要你静下心来，带着笔和草稿纸去研读的经典。我尤其注意到作者在引入复杂主题时所使用的类比，这些类比非常贴合直觉，能够有效地弥合理论鸿沟。比如，在解释重要性采样的偏差-方差权衡时，作者将其比喻为在不同地点设置观测站来测量一个广阔地形，某些点位信息密度高但可能无法代表全局，某些点位信息稀疏但能提供全局概览，这种生动的描述让复杂的数学概念瞬间变得可视化。虽然书中的推导过程详尽，但它从不拖泥带水，每一个数学符号的出现都似乎带着明确的目的性。对于那些习惯了“一键生成结果”的现代读者来说，这本书像是一剂清醒剂，它强迫我们重新审视计算过程背后的统计学原理，避免了盲目地应用黑箱模型。

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当我翻开这本书时，原本以为会看到一本专注于算法实现的“工具书”，然而，它展现出的学术深度却远超我的预期。这本书的叙事节奏非常独特，它没有遵循传统的章节递进，而是通过一系列精心设计的案例研究，层层剥开统计模拟的复杂面纱。例如，在处理金融衍生品定价的章节中，作者没有直接给出Black-Scholes模型的解析解，而是详尽地对比了基于不同路径积分和方差缩减技术的模拟结果，那种精妙的对比分析，让我对数值方法的敏感性有了全新的认识。更令人称赞的是，它对模拟结果的统计解释部分的处理。很多书籍只告诉你“如何运行”，这本书却花了大量篇幅探讨“如何信任你的模拟结果”，这包括了对自相关性的诊断、收敛诊断指标的选择，以及如何合理地设定置信区间。这种对“可信度”的执着，体现了作者深厚的学术素养，对于希望从事前沿量化研究的人来说，这种对细节的打磨是至关重要的财富，它教会的不仅仅是方法，更是一种严谨的科研态度。

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书是好书，但自己随机变量学的太差，也就背背方差缩减，mcmc方法真的看不懂，马上就要考试，有点慌，mark一下 考完了，试卷不难，但期望和方差都不会算了，辣鸡

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翻译的还是有点差

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书是好书，但自己随机变量学的太差，也就背背方差缩减，mcmc方法真的看不懂，马上就要考试，有点慌，mark一下 考完了，试卷不难，但期望和方差都不会算了，辣鸡

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统计模拟似乎只有两件事情，模拟随机变量。MCMC。

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统计模拟似乎只有两件事情，模拟随机变量。MCMC。