Elements of Computational Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:James E. Gentle

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2005-06-28

价格:USD 84.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387954899

丛书系列:

图书标签:

统计学
Statistics
Bayesian
Computational Statistics
Statistical Computing
Data Analysis
Probability
R Programming
Machine Learning
Statistical Inference
Resampling Methods
Monte Carlo Methods
Numerical Methods

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具体描述

Computationally intensive methods have become widely used both for statistical inference and for exploratory analyses of data. The methods of computational statistics involve resampling, partitioning, and multiple transformations of a dataset. They may also make use of randomly generated artificial data. Implementation of these methods often requires advanced techniques in numerical analysis, so there is a close connection between computational statistics and statistical computing. This book describes techniques used in computational statistics, and addresses some areas of application of computationally intensive methods, such as density estimation, identification of structure in data, and model building. Although methods of statistical computing are not emphasized in this book, numerical techniques for transformations, for function approximation, and for optimization are explained in the context of the statistical methods. The book includes exercises, some with solutions. The book can be used as a text or supplementary text for various courses in modern statistics at the advanced undergraduate or graduate level, and it can also be used as a reference for statisticians who use computationally-intensive methods of analysis. Although some familiarity with probability and statistics is assumed, the book reviews basic methods of inference, and so is largely self-contained. James Gentle is University Professor of Computational Statistics at George Mason University. He is a Fellow of the American Statistical Association and a member of the International Statistical Institute. He has held several national offices in the American Statistical Association and has served as associate editor for journals of the ASA as well as for other journals in statistics and computing. He is the author of Random Number Generation and Monte Carlo Methods and Numerical Linear Algebra for Statistical Applications.

《概率世界漫游：从统计的眼睛看数据》在这个信息爆炸的时代，数据如同一片浩瀚的海洋，而统计学则是我们探索这片海洋的指南针。本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是一次充满趣味与启发的概率世界漫游。我们将一同深入浅出地探索数据背后的奥秘，学习如何用统计的视角去理解、分析和预测我们周围的世界。第一部分：概率的基石——理解不确定性一切的起点，是理解“不确定性”本身。本书将从最基本的概率概念讲起，但不会停留于枯燥的公式推导。我们会通过大量生动有趣的例子，来阐释概率是如何在我们的日常生活中扮演角色的。从抛硬币到彩票抽奖：我们将从最简单的概率模型——抛硬币开始，理解“事件”、“概率”、“样本空间”等基本概念。然后，我们将逐步进阶到更复杂的场景，例如解释为什么彩票中奖的概率如此之低，以及为什么一些“看似随机”的事件背后可能隐藏着数学的规律。条件概率的妙用：很多时候，我们关注的事件会受到其他事件的影响。本书将详细讲解条件概率，并展示它在疾病诊断、风险评估等实际问题中的应用。例如，为什么知道一个人有某个症状，会让他患上某种疾病的概率发生变化？贝叶斯推理：这是一个颠覆性的思维方式。我们不再仅仅依赖于一次性的观测，而是能够根据新的证据不断更新我们对事物的认知。本书将用直观的方式介绍贝叶斯定理，并展示它如何在机器学习、科学研究，甚至日常生活中的决策制定中发挥作用。我们将探讨如何从“先验知识”出发，逐步逼近真相。随机变量与概率分布：现实世界中的许多事物都可以用随机变量来描述，例如一个人的身高、一天的最高气温、某个产品的故障次数。本书将介绍离散型和连续型随机变量，以及一些常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。我们将重点理解它们各自的特点和适用场景，以及它们如何描述不同类型数据的随机性。例如，为什么身高往往符合正态分布？为什么电话中心的来电次数可能服从泊松分布？第二部分：数据的洞察——从样本到推断有了概率的基石，我们便可以开始着手处理和理解真实世界的数据。这一部分将聚焦于如何从有限的样本数据中，获得关于整体的深刻洞察。描述性统计的艺术：在深入分析之前，了解数据的基本特征至关重要。本书将介绍如何使用各种统计量（均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等）来刻画数据的集中趋势、离散程度和分布形态。我们将学习如何制作直方图、箱线图、散点图等可视化工具，让数据“开口说话”，从中快速抓住关键信息。抽样的智慧：我们不可能调查所有个体，因此抽样是获取数据的常用手段。本书将探讨不同的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），并分析它们各自的优缺点。我们将理解为什么一个好的抽样设计对于得出可靠的结论至关重要。统计推断的奇迹：这是统计学的核心魅力之一。我们如何能够根据有限的样本，对无法观测的总体做出推断？本书将介绍点估计和区间估计的概念，例如如何根据样本均值来估计总体的均值，并给出该估计的置信区间。我们将理解“置信水平”的含义，以及它与区间宽度的关系。假设检验的辩论：假设检验是统计推断的另一种重要工具，它帮助我们决定是否应该相信某个关于总体的说法。本书将以通俗易懂的方式讲解零假设和备择假设，以及P值的作用。我们将通过实际案例，例如药品疗效的检验、市场营销策略的评估，来理解如何运用假设检验来做出科学的决策。我们将探讨第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概念，以及如何权衡它们。第三部分：模型的力量——揭示数据间的联系数据之间往往存在着千丝万缕的联系，而统计模型正是揭示这些联系的有力工具。本书将带领读者走进建模的世界，学习如何构建和解释模型，从而实现预测和理解。回归分析的透视：回归分析是研究变量之间数量关系的最常用方法。我们将从简单线性回归开始，理解如何用一条直线来描述两个变量之间的关系。然后，我们将逐步扩展到多元线性回归，学习如何考虑多个因素对因变量的影响。本书将重点讲解回归系数的解释，以及如何评估模型的拟合优度。我们将探讨“相关性不等于因果性”的深刻含义，以及如何谨慎解读回归结果。分类的艺术：当我们需要将数据分到不同的类别时，分类模型就派上了用场。本书将介绍一些基础的分类方法，例如逻辑回归，它能够用来预测一个事件发生的概率。我们将理解如何根据模型的输出，对新的数据进行分类，并评估分类的准确性。时间序列的脉络：许多数据是随着时间变化的，例如股票价格、气温变化、经济指标。本书将介绍时间序列的基本概念，如趋势、季节性和随机波动。我们将学习如何分析时间序列数据，并尝试对其进行预测。模型选择与评估：构建模型只是第一步，如何选择一个最适合数据的模型，并对其进行客观的评估，是至关重要的。本书将介绍一些常用的模型选择标准和评估方法，例如交叉验证、信息准则等，帮助读者学会如何避免过拟合和欠拟合，构建出鲁棒有效的模型。第四部分：数据的故事——从实践到应用理论最终要回归实践。本书的最后一部分，将聚焦于如何在实际应用中运用统计学知识，解决真实世界的问题。大数据时代的挑战与机遇：随着数据量的激增，传统的统计方法面临新的挑战。本书将简要探讨大数据的一些特点，以及如何运用统计学思维来应对这些挑战。案例研究：我们将通过一系列精心设计的案例，来展示统计学在不同领域的应用，例如：市场营销：如何分析消费者行为，制定更有效的营销策略？金融投资：如何利用统计模型进行风险管理和投资组合优化？医学研究：如何设计临床试验，评估新药的疗效？社会科学：如何分析民意调查数据，理解社会现象？环境保护：如何利用数据监测环境变化，预测自然灾害？统计思维的培养：本书不仅仅是传授知识，更重要的是培养一种“统计思维”。我们将鼓励读者用批判性的眼光审视数据，理解不确定性的存在，并学会用概率和统计的语言来描述和分析世界。本书的特色：强调直观理解：我们将尽量避免复杂的数学推导，而是通过大量的图示、类比和实际例子，帮助读者建立对统计概念的直观理解。注重应用场景：每一章节都将紧密结合实际应用，让读者看到统计学在解决现实问题中的价值。鼓励动手实践：虽然本书不包含具体的编程代码，但我们将鼓励读者在学习过程中，尝试运用已有的工具或简单的方法来分析身边的数据，将所学知识付诸实践。激发探索精神：统计学是一个广阔而迷人的领域，本书旨在点燃读者对数据和概率的探索热情，引导他们进一步深入学习和研究。无论您是初次接触统计学，还是希望加深对数据的理解，抑或是对如何从海量信息中提取有价值的洞见感到好奇，本书都将是您理想的入门读物。让我们一起踏上这场精彩纷呈的概率世界漫游之旅，用统计的眼睛，看见数据中的无限可能。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的难度对于统计学本科高年级或研究生一年级的学生来说，是一次严峻的考验。它的章节组织逻辑性极强，环环相扣，几乎每一页的内容都建立在前一页的基础上。我发现，如果中间跳过了任何一个细节，后续的章节就会变得晦涩难懂。我印象最深的是关于高维数据下的推断部分，作者对维数灾难的探讨非常深入，他详细分析了在数据点远少于维度时，传统统计方法的失效机制，并引出了降维和正则化方法的必要性。这本书的习题设计也十分巧妙，它们不是简单的计算题，更多的是要求读者对模型假设进行批判性思考和推导。我为了完成其中几道关于非参数回归的证明题，查阅了至少三本其他领域的专业书籍，这表明了它在知识广度上的要求。对于希望在统计计算领域深耕的读者，这本书是绕不开的一道坎，但跨越之后，你会感觉视野豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版非常干净利落，几乎没有印刷错误，这对于一本涉及到大量数学公式和代码伪代码的书籍来说，简直是福音。我经常发现有些教材的公式编号混乱或者符号定义不一致，但在这本书里，作者对每一个符号的使用都保持了高度的一致性，极大地减少了阅读时的认知负荷。我特别欣赏它在章节末尾设置的“进一步阅读推荐”，这些推荐列表非常精准，涵盖了该领域最新的研究论文和重要的里程碑式著作，为有志于继续深造的读者指明了方向。尽管整体偏重理论和计算，但作者在讲解完复杂的统计模型后，总是会用几段话来讨论这些模型在金融、生物信息学或工程领域中的实际应用潜力，这种“落地”的尝试，让原本枯燥的数学推导变得有了意义。总而言之，这是一本结构清晰、内容严谨且具有极高参考价值的专业著作，它成功地在理论深度和计算实用性之间找到了一个令人信服的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个学期的时间研读这本厚厚的著作，坦白说，这本书的深度远远超出了我最初的预期。它的侧重点似乎更偏向于“计算”的实现层面，而非纯粹的理论证明。举例来说，书中对各种优化算法，比如梯度下降的各种变体、牛顿法在统计模型拟合中的应用，讲解得尤为细致。它不仅仅停留在介绍算法本身，还深入讨论了这些算法的收敛性、稳定性和在实际高维数据场景下的局限性。我特别欣赏作者将理论与实践结合的编排方式，书的后半部分有大量的章节专门探讨如何使用数值方法来解决那些解析解难以求得的统计问题，这对我目前进行机器学习模型的参数估计工作非常有帮助。不过，对于初学者来说，这本书的起点设置得可能略高，如果缺乏扎实的线性代数和微积分基础，阅读起来会非常吃力，可能需要经常查阅其他参考书来补充背景知识。总的来说，这是一本能够真正提升你解决实际计算统计难题能力的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸质质量真的没得挑，拿到手里沉甸甸的，感觉就是一本值得收藏的经典教材。从目录上看，它涵盖了从基础的概率论和数理统计到更高级的计算方法，比如蒙特卡洛方法、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等。我特别喜欢它在理论推导上的严谨性，每一个公式和定理的引入都经过了详尽的铺垫，不会让人感觉知识点是凭空出现的。对于那些希望深入理解统计推断背后数学原理的读者来说，这本书无疑是一座宝库。它不是那种只告诉你“怎么做”的书，而是会深入探讨“为什么这样做有效”的书。我花了大量时间在理解它关于贝叶斯统计和非参数方法的部分，作者的讲解清晰而富有洞察力，即便是复杂的概念，也能通过精妙的例子和图示变得易于消化。这本书绝对是为有志于从事数据科学研究或需要扎实统计基础的专业人士准备的，阅读过程虽然需要投入大量的精力，但收获是巨大的，它为你构建了一个坚固的统计学知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像很多教材那样刻板，反而有一种老派学者的风范，语言精炼但又不失温度。我尤其喜欢它在介绍新概念时所采用的“历史回顾”与“现代应用”并行的结构。例如，在讲解最大似然估计（MLE）的历史演变时，作者会穿插介绍费舍尔等先驱的思考路径，这使得抽象的统计概念变得有血有肉，更容易被大脑吸收和记忆。书中对随机过程和时间序列的初步介绍虽然篇幅不长，但其切入点非常巧妙，直接引导读者思考如何在动态系统中应用统计推断。美中不足的是，插图的数量和质量有待提高，某些高维空间的几何解释，如果能配上更清晰、更现代的图示，对于非欧式空间的直觉建立会有极大的帮助。尽管如此，这本书在构建读者的统计直觉方面做得非常出色，它教会你的不只是公式，更是思考问题的方式。

评分☆☆☆☆☆