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出版者:Springer

作者:J.E. Gentle

出品人:

页数:900

译者:

出版时间:2004-8-26

价格:USD 389.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540404644

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 统计
• work
• Statistics
• 计算统计
• 统计学
• 数据分析
• 计算方法
• 机器学习
• 概率论
• 数理统计
• R语言
• Python
• 数据挖掘

《计算统计手册》是一部全面而权威的著作，深入探讨了计算统计学的核心理论、方法与应用。本书旨在为统计学研究者、数据科学家、以及任何希望掌握先进统计计算技术的专业人士提供一个坚实的基础。 全书围绕着如何利用计算能力来解决统计学中的复杂问题展开，涵盖了从基础概念到前沿算法的广泛内容。首先，本书系统地介绍了统计计算的基本原理，包括随机数生成、数值优化、积分计算以及蒙特卡洛方法等。这些基础工具是理解和实现更复杂统计模型的基石，书中通过清晰的数学推导和直观的解释，帮助读者建立起对这些概念的深刻理解。例如，在随机数生成部分，作者详细阐述了各类伪随机数生成器的原理、质量评估方法，以及如何生成遵循特定概率分布的随机变量，这对于模拟研究、贝叶斯推断等至关重要。 接着，本书着重探讨了统计模型推断的计算方法。这部分内容涵盖了最大似然估计（MLE）的数值优化算法，如梯度下降、牛顿法及其变种，以及期望最大化（EM）算法在混合模型和缺失数据问题中的应用。对于贝叶斯统计，本书投入了大量篇幅介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，包括Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等，并详细讨论了其收敛诊断和效率改进技术。这些方法是处理复杂贝叶斯模型，实现模型选择和参数估计的关键。 此外，《计算统计手册》还深入研究了在现代数据分析中日益重要的统计学习（Statistical Learning）与机器学习（Machine Learning）中的计算问题。书中涵盖了密度估计、分类、回归、聚类等经典问题，并介绍了相关的计算算法，如核密度估计、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机等。对于这些算法，本书不仅提供了理论基础，还重点讨论了其计算效率、可伸缩性以及在实际应用中的调优策略。例如，在支持向量机部分，书中会详细讲解其背后的优化问题，以及如何通过核技巧和不同核函数的选择来处理高维数据。 本书的一大特色是强调了计算统计在处理大数据和复杂模型时的挑战与解决方案。作者们讨论了并行计算、分布式计算以及GPU加速等技术在统计计算中的应用，使得读者能够应对海量数据的分析需求。此外，书中还触及了非参数统计的计算问题，如核回归、局部多项式回归等，以及模型诊断与模型选择的计算方法，如交叉验证、AIC、BIC等准则的计算实现。 在具体内容的编排上，本书逻辑严谨，层层递进。每一章都以清晰的介绍开始，然后深入探讨相关的理论和算法，并通过大量的例子和伪代码来加深理解。对于初学者，书中提供了必要的背景知识和入门指导；对于高级用户，则提供了对前沿方法和最新研究进展的深入解读。 《计算统计手册》还特别关注统计计算的可靠性和鲁棒性。书中讨论了数值稳定性问题，如何避免计算中的病态情况，以及如何进行统计检验的计算实现。对于模型评估与验证，本书也提供了详细的指导，包括如何进行有效的模拟研究和实验设计。 在统计应用的视角下，本书广泛涉及了计算统计在科学研究和工程实践中的各种场景。例如，在生物统计学中，计算统计在基因组学、蛋白质组学数据的分析中发挥着关键作用；在金融工程领域，它被用于风险管理、高频交易策略的开发；在机器学习领域，它是构建和训练复杂模型的基石；在社会科学和经济学中，它支持着复杂的计量经济学模型和数据挖掘。本书通过丰富的案例研究，展示了计算统计学的强大威力，以及它如何赋能跨学科的研究与创新。 此外，本书对于统计软件的应用也给予了充分的关注。尽管不侧重于特定软件的教程，但书中提供的算法描述和伪代码，使得读者能够轻松地将理论知识转化为在R、Python、MATLAB等常用统计计算环境中的实践。这有助于读者将理论知识转化为实际的分析能力。 总结而言，《计算统计手册》是一部集理论深度、方法广度、实践价值于一体的著作。它不仅是学习计算统计学的理想教材，更是统计学研究者、数据科学家们案头必备的参考工具书。通过研读本书，读者将能够深入理解现代统计学的计算精髓，掌握解决复杂数据分析问题的强大工具，并在各自的研究领域取得突破。这本书将帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，真正掌握利用计算的力量来探索数据、揭示规律的艺术。它为读者提供了一个清晰的路线图，指引他们在这个日益数据驱动的世界中 navigate 复杂性，做出明智的决策。

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这本书的排版和组织结构简直是一场灾难，完全不符合现代技术手册的阅读习惯。章节之间的逻辑跳跃性极大，前一章还在讨论线性模型的矩阵分解，下一章突然跳跃到非参数回归的核函数理论，中间缺乏必要的过渡和联系。更要命的是，关键的算法实现细节经常被分散在脚注或者图表的说明文字中，使得想要完整地跟踪一个算法的每一步流程变得异常困难。例如，在讲解如何利用Bootstrap方法进行模型评估时，书中完全没有提供一个清晰的伪代码流程图，而是用一段非常绕口的文字描述了重复抽样和统计量计算的过程，让人不得不反复回读，生怕遗漏了某个关键的迭代次数或随机数生成步骤。对于一个需要将这些方法嵌入到生产环境代码中的读者而言，这种模糊性是致命的。我期待的是结构清晰、图文并茂的流程图，能够让我一目了然地看到数据的输入、处理和输出路径，而不是这样一种像是从不同时代、不同作者的笔记中随意拼凑出来的文本。这本书的编辑工作显然没有达到专业标准，使得本应是严谨的科学工具，看起来却像是一份缺乏校对的初稿。

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坦率地说，这本书的写作风格像极了上世纪八十年代的学术论文合集，那种故作高深的冗长和对现代计算范式的漠视，让人读起来倍感吃力。我尤其关注了关于贝叶斯计算的部分，期望能看到MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的最新进展，例如Hamiltonian Monte Carlo（HMC）的改进或Approximate Bayesian Computation（ABC）的实际应用案例。结果呢？书中花费了大量的篇幅去解释Metropolis-Hastings算法的收敛性证明，这些证明虽然在理论上无可指摘，但对于一个需要快速构建和验证复杂概率模型的人来说，这些篇幅完全可以用来讨论如何选择恰当的随机游走步长，或者如何利用No-U-Turn Sampler（NUTS）来自动化采样过程，从而避免手工调参的痛苦。此外，书中对现代统计软件工具包的提及少得可怜，我们看不到对Stan、PyMC3甚至R语言中特定包的深入剖析，仿佛作者认为手工实现所有算法才是唯一的真理。这种对现有成熟工具的排斥，使得这本书的“计算性”大打折扣，它没有提供任何可以直接用于加速我们日常统计建模工作的“捷径”或“优化器”。最终，我合上书时感觉自己像是刚参加完一场冗长而脱离实际的理论研讨会，而非完成了一次有建设性的技术学习。

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我尝试从一个专注于时间序列分析的角度来评估这本书的价值，希望能找到一些关于高频数据处理和状态空间模型的计算技巧。这本书在时间序列这块的内容，充其量只能算作对ARIMA模型经典解法的回顾。对于现代金融计量和信号处理中不可或缺的粒子滤波（Particle Filtering）技术，书中只给出了极其简化的线性高斯情况下的卡尔曼滤波作为“先进”的例子，这在当前技术背景下是完全站不住脚的。粒子滤波的核心挑战——重采样（Resampling）策略的效率和偏差控制——在书中被完全忽略了。作者似乎没有意识到，在处理高维或非线性状态空间模型时，选择一个好的重采样方案（如系统重采样或最优重要性采样）对计算稳定性和效率的影响是决定性的。书中既没有对不同重采样算法的计算复杂度进行比较，也没有给出如何在不同采样点密度下动态调整权重的建议。总而言之，对于任何希望利用计算方法解决复杂时间序列预测或滤波问题的专业人士来说，这本书提供的工具箱里，最重要的现代工具都是缺失的，留下的大多是已经被更有效方法取代的“古董”级理论。

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这本所谓的“计算统计手册”着实让人摸不着头脑，翻开第一页，我满心期待着能看到扎实严谨的算法推导和高效的数值实现技巧，毕竟名字里带着“Computational”这个词，理应是理论与实践并重的典范。然而，实际内容却更像是一本泛泛而谈的统计学概览，对于计算层面的探讨浅尝辄止，远远达不到一本“手册”应有的深度和广度。比如，对于现代大规模数据处理中至关重要的分布式计算框架下的统计模型拟合，书中仅仅用了一两页做了概念性的介绍，完全没有涉及MapReduce、Spark等平台的具体编程接口或性能优化策略。更令人失望的是，在涉及高维数据降维和特征选择的章节中，作者似乎沉迷于描述传统的PCA和因子分析的数学背景，对于LASSO、弹性网络（Elastic Net）这类在实际应用中更为流行且计算复杂度需要特殊处理的方法，只是简单地提及了公式，却回避了如何利用梯度下降的变体（如坐标下降法）在海量数据上高效求解的细节。这种处理方式，对于一个希望通过这本书来提升自己实践技能的研究生或数据科学家来说，无疑是巨大的浪费时间。它更像是一本写给初学者的教科书的补充材料，而非一本面向专业人士的、能指导实际操作的“手册”。我需要的是代码片段、性能基准测试、以及面对内存限制时的内存优化策略，而不是那些我已经能从任何一本基础统计教材中轻易找到的理论基础回顾。

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这本书的另一个显著弱点在于其对“模型选择”和“模型比较”计算复杂性的处理方式。当今的数据科学领域，我们越来越依赖于通过交叉验证（Cross-Validation）或信息准则（如AIC、BIC）来评估模型性能。这本书在讨论这些话题时，表现出一种对计算成本的近乎天真的忽略。比如，在介绍K折交叉验证时，它只是机械地重复了“将数据分成K份，训练K次模型”的定义，却完全没有探讨当K值很大或者数据量非常庞大时，重复训练K次计算成本的巨大增长，更别提如何利用并行计算或近似方法（如LOOCV的快速近似计算）来缓解这一问题。更糟糕的是，在比较贝叶斯模型时，它似乎停留在使用传统的DIC（Deviance Information Criterion）上，完全没有提及近年来更受推崇的WAIC（Watanabe-Akaike Information Criterion）或贝叶斯因子（Bayes Factor）的计算困难和现代求解方案。对于需要进行严格模型选择的实际研究者来说，这本书提供的信息不足以指导他们做出既统计严谨又计算可行的决策。它提供的是模型选择的“是什么”，而不是“如何高效地做”。

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