具体描述
《现代统计学系列丛书：统计计算》讲述统计计算的基本概念和统计计算中常用的算法，内容涵盖了误差、描述统计、随机数产生、随机模拟、逼近、插值、数值积分与数值微分、矩阵计算、优化与方程求根等各个方面。《现代统计学系列丛书：统计计算》的讲解比较系统，提供了大量的例题和习题，使用应用广泛的R语言进行算法描述与编程，可以用作统计学专业本科生“统计计算”课程的教材，也可以作为统计学以及其他专业的本科生、研究生和研究人员关于统计计算算法的参考书。
作者简介
目录信息
1．1 介绍
1．1．1 统计计算的范畴
1．1．2 算法和计算机语言
1．1．3 内容概述
1．2 R软件基础
1．2．1 向量
1．2．2 向量运算
1．2．3 矩阵
1．2．4 分支和循环
1．2．5 函数
1．3 误差
1．3．1 误差的种类
1．3．2 数值计算误差
1．3．3 随机误差的度量
1．3．4 问题的适定性与算法稳定性
1．4 描述统计量
1．4．1 总体和样本
1．4．2 样本的描述统计量
1．5 统计图形
1．5．1 直方图
1．5．2 核密度估计
1．5．3 盒形图
1．5．4 茎叶图
1．5．5 正态QQ图和正态概率图
1．5．6 散点图和曲线图
1．5．7 三维图
习题一
第二章 随机数
2．1 均匀分布随机数的产生
2．1．1 线性同余发生器（LCG）
2．1．2 FSR发生器
2．1．3 组合发生器法
2．1．4 随机数的检验
2．2 非均匀分布随机数的产生
2．2．1 逆变换法
2．2．2 离散型随机数
2．2．3 用变换方法生成连续型分布的随机数
2．2．4 舍选法
2．2．5 复合法
2．3 随机向量和随机过程的生成
2．3．1 条件分布法
2．3．2 多元正态分布模拟
2．3．3 用copula描述多元分布
2．3．4 Poisson过程模拟
2．3．5 平稳时间序列模拟
习题二
第三章 随机模拟
3．1 概述
3．2 随机模拟积分
3．2．1 随机投点法
3．2．2 平均值法
3．2．3 高维定积分
3．2．4 重要抽样法
3．2．5 分层抽样法
3．3 方差缩减方法
3．3．1 控制变量法
3．3．2 对立变量法
3．3．3 条件期望法
3．3．4 随机数复用
3．4 随机服务系统模拟
3．5 统计研究与随机模拟
3．6 Bootstrap方法
3．6．1 标准误差
3．6．2 BootstraD方法的引入
3．6．3 BootstraD偏差校正
3．6．4 BootstraD置信区间
3．7 MCMC
3．7．1 Markov链和MCMC介绍
3．7．2 Metropolis-Hasting抽样
3．7．3 Gibbs抽样
3．7．4 MCMC计算软件
3．8 序贯重要抽样
3．8．1 非线性滤波平滑
3．8．2 再抽样
习题三
第四章 近似计算
4．1 函数逼近
4．1．1 多项式逼近
4．1．2 连分式逼近
4．1．3 逼近技巧
4．2 插值
4．2．1 多项式插值
4．2．2 样条插值介绍
4．3 数值积分和数值微分
4．3．1 数值积分的用途
4．3．2 一维数值积分
4．3．3 多维数值积分
4．3．4 数值微分
习题四
第五章 矩阵计算
5．1 介绍
5．2 线性方程组求解
5．2．1 三角形线性方程组求解
5．2．2 Gauss消元法和LU分解
5．2．3 Cholesky分解
5．2．4 线性方程组求解的稳定性
5．3 线性方程组的特殊解法
5．3．1 带状矩阵
5．3．2 Toeplitz矩阵
5．3．3 稀疏系数矩阵方程组求解
5．3．4 用迭代法求解线性方程组
5．4 QR分解
5．4．1 Gram-Schmidt正交化方法
5．4．2 Householder变换
5．4．3 Givens变换
5．5 特征值、奇异值
5．5．1 定义
5．5．2 对称阵特征值分解的Jacobi算法
5．5．3 用QR分解方法求对称矩阵特征值分解
5．5．4 奇异值分解的计算
5．6 广义逆矩阵
习题五
第六章 最优化与方程求根
6．1 最优化问题和求解
6．1．1 优化问题的类型
6．1．2 一元函数的极值
6．1．3 凸函数
6．1．4 无约束极值点的条件
6．1．5 约束极值点的条件
6．1．6 迭代收敛
6．2 一维搜索与求根
6．2．1 二分法求根
6．2．2 Newton法
6．2．3 一维搜索的区间
6．2．4 0．6 18法
6．2．5 抛物线法
6．2．6 Wolf（沃尔夫）准则
6．3 无约束优化方法
6．3．1 分块松弛法
6．3．2 最速下降法
6．3．3 ：Newton法
6．3．4 拟：Newton法
6．3．5 Nelder-Mead方法
6．4 约束优化方法
6．4．1 约束的化简
6．4．2 仅含线性等式约束的情形
6．4．3 线性约束最优化方法
6．4．4 二次规划问题
6．4．5 非线性约束优化问题
6．5 统计计算中的优化问题
6．5．1 最大似然估计
6．5．2 EM算法
6．5．3 非线性回归
习题六
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
说实话，我买这本书纯粹是出于对作者名气的信任，毕竟这位学者的领域声望是摆在那里的。拿到书后，我首先被它排版上那种强烈的“学术气息”所吸引。全书采用双栏印刷，大量使用脚注和尾注，甚至连公式的编号都显得一丝不苟，让人感觉手里捧着的不是一本普通的书籍，而是一份严肃的学术论文集。在内容上，它确实展现了作者深厚的学术功底，尤其是在某些理论模型构建的部分，视角独特，切入点非常新颖，确实让我对某些长期困扰我的理论障碍有了一丝豁然开朗的感觉。然而，这种高度浓缩的学术表达方式，也带来了阅读上的巨大挑战。很多段落需要反复阅读三四遍才能把握其核心含义，作者似乎不太愿意用更通俗易懂的语言来解释复杂的现象，仿佛在用只有同行才能理解的“行话”进行交流。对于我这种试图将所学知识应用于实际工程项目中的人来说，书中大量偏向纯理论的探讨，使得“学以致用”的路径显得异常曲折。它提供了坚实的基石，但如何用这些基石搭建起实际应用的楼宇，这本书并没有给出太多清晰的指引和案例支撑。
评分这本书的装帧设计倒是挺别致的，封面那种略带磨砂质感的深蓝色，让人联想到深夜里在图书馆查阅资料的场景。内页纸张的触感也相当不错，印刷清晰，字号大小适中，长时间阅读下来眼睛不会感到明显的疲劳。不过，我得说，初翻这本书的时候，我心里是带着一丝期待的，希望它能在某个前沿领域给我带来一些新的启发。毕竟，书名听起来就很有分量。然而，当我翻过前几章后，发现它更像是一本扎实的工具书，内容详实，面面俱到，但总觉得少了那么一点点“灵气”或者说“洞察力”。它把基础概念梳理得井井有条，每一个公式的推导都清晰可见，对于初学者来说，这无疑是一大福音，能帮你打下非常牢固的理论基础。但是，对于那些已经有一定基础，希望深入探索某个细分领域或者了解最新研究动态的读者来说，这本书的内容深度似乎有所欠缺。它更侧重于“是什么”和“怎么做”，而在“为什么会这样”以及“未来会走向何方”的探讨上，笔墨相对保守，留给读者的思考空间略显不足。总体而言，作为一本教科书或者参考手册，它合格有余，但要说成为一本能让人反复品读、常读常新的经典，可能还需要在内容的深度和广度上再下些功夫。
评分我购买这本书的初衷是希望它能覆盖从入门到精通的完整路径，毕竟书名给人的感觉是“包罗万象”。在章节的广度上，它确实做到了这一点，几乎涵盖了该领域所有重要的分支和流派。但问题出在“深度”和“时效性”上。对于那些已经成熟且应用广泛的经典方法，书中的阐述无可挑剔，几乎就是标准答案。但对于近五到十年内发展起来的新兴技术和优化算法，介绍得则显得非常仓促和表面化，仅仅是蜻蜓点水式地提及了名字和基本思想，缺乏关键的数学细节和实际应用中的陷阱分析。这使得这本书在知识的“保鲜期”上打了折扣。对于一个快速迭代的领域来说，一本缺乏前沿洞察力的参考书，其价值会随着时间的推移而迅速衰减。它更像是一本五十年前的权威著作被重新印刷出来，虽然核心价值还在，但与当前的技术前沿已经拉开了一道明显的鸿沟。我希望作者能在再版时，重点补充和更新这部分内容，以匹配其宏大的“全景式”定位。
评分我是在一个推荐书单上偶然看到这本书的，当时正值我准备换工作，想系统梳理一下自己对某个复杂算法的理解。这本书的目录结构梳理得非常清晰，这一点我非常欣赏。它将复杂的知识体系划分成了若干个逻辑严密的模块，从宏观概念到具体实现步骤，过渡得非常自然流畅。我特别喜欢它在讲解某些经典算法时，会穿插一些历史背景的介绍，这让冰冷的数学公式瞬间有了“人情味”，不再是孤立存在的符号堆砌。作者的叙事风格非常严谨，几乎找不到任何模棱两可的表达，每一个论断都有理有据，引用的参考文献也相当权威。但坦白说，阅读过程是一场不折不扣的“脑力马拉松”。作者似乎默认读者已经具备了相当高的数学素养，很多跳跃性的逻辑推导直接省略了中间步骤，这对于我这种需要反复咀嚼才能消化的读者来说，无疑增加了不少负担。我不得不经常停下来，翻阅其他更基础的资料来填补那些“知识断层”。这本书的价值在于它的准确性和完整性，但其高企的阅读门槛也让它在普及性上打了折扣。它更像是面向专业研究人员的一份详尽报告，而不是面向广大爱好者的入门向导。
评分这本书的插图和图示部分是我最不满意的一点。鉴于其主题的抽象性，精美的图表本应是帮助读者理解复杂关系的利器。然而，书中所附带的那些图表，无论是流程图、示意图还是数据可视化，都显得异常简陋和过时。很多图表的线条模糊不清，配色方案也让人感觉回到了上个世纪的工程手册风格，基本无法有效地传达出作者想要表达的动态关系或结构层次。阅读时，我常常需要自己动手，在草稿纸上重新绘制这些概念模型，才能真正将书中的文字描述与实际结构对应起来。更令人沮丧的是，在讲解那些涉及到高维空间或复杂迭代过程的部分时，缺乏现代化的三维渲染图或交互式概念的辅助说明，使得理解难度倍增。理论内容本身，我承认是翔实可靠的，但这种粗糙的视觉呈现，极大地削弱了整本书的教学效能。一本严肃的专业书籍，视觉呈现的质量绝不应是可有可无的“装饰品”，它直接关乎知识的有效传递。
评分统计系不教R语言真的是一个教育笑话
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评分统计系不教R语言真的是一个教育笑话
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