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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Maria L. Rizzo

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2007.11

价格:USD 88.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584885450

丛书系列:

图书标签:

• R
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《统计计算与R语言实践：面向数据科学的深度解析》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的统计计算框架，重点在于如何运用R语言高效地解决复杂的数据分析、建模与模拟问题。本书不局限于某一特定统计领域的理论证明，而是将统计学的核心概念与现代计算技术紧密结合，使读者能够驾驭大规模数据集，并构建出可信赖、可复现的分析流程。全书内容结构清晰，从基础的R语言编程范式入手，逐步过渡到高级的数值优化、蒙特卡洛方法、贝叶斯统计计算，以及面向实际应用的并行计算策略。 第一部分：R语言环境与高效编程基础 (Foundations of R Programming for Statistical Tasks) 本部分首先回顾R语言在统计计算中的独特地位，包括其向量化操作的优势，以及如何利用S3、S4和R6等面向对象系统来管理复杂的统计对象。我们着重探讨如何编写“统计友好型”的代码，而非仅仅是通用的脚本。 R数据结构与性能优化： 深入解析数据框（data.frame）与列表（list）的内存管理机制，对比`data.table`和`dplyr`包在处理百万级数据时的性能差异。介绍R中的向量化运算如何取代传统的循环结构，并提供计时和性能分析工具（如`profvis`）的使用指南，确保计算效率。 函数式编程在统计中的应用： 详细讲解高阶函数（如`lapply`族）的精髓，如何利用匿名函数和闭包（Closures）来创建灵活、可重用的统计函数和迭代器。 环境管理与命名空间： 理解R的词法作用域规则，如何安全地管理全局环境、函数环境和包环境，避免命名冲突，这对于开发可移植的统计工具至关重要。 第二部分：数值分析与优化算法 (Numerical Analysis and Optimization Algorithms) 统计建模的本质往往归结为优化问题（最大化似然、最小化残差）。本部分深入剖析支撑这些过程的底层数值方法。 线性代数基础与矩阵分解： 回顾统计学中常用的矩阵运算，重点介绍QR分解、奇异值分解（SVD）在回归诊断、主成分分析（PCA）中的实际应用。探讨如何使用R的高性能BLAS/LAPACK后端进行大规模矩阵运算。 一维与高维优化技术： 全面介绍梯度下降法（包括随机梯度下降SGD及其在机器学习中的变体）、牛顿法（Newton's Method）及其拟牛顿法（Quasi-Newton Methods，如BFGS、L-BFGS）的算法原理和在R中的实现。关键在于理解收敛条件、步长选择策略以及如何处理目标函数的非凸性。 非线性最小二乘与迭代求解器： 探讨如何使用`nls()`函数的底层算法，以及更通用的`optim()`函数族来解决复杂的非线性回归问题。重点分析算法在病态数据（ill-conditioned data）面前的鲁棒性。 第三部分：概率模拟与高效采样技术 (Probabilistic Simulation and Advanced Sampling) 现代统计推断越来越依赖于直接模拟而非解析解。本部分聚焦于如何设计和实施高效的模拟算法。 伪随机数生成器（PRNGs）的管理： 深入探讨R内置的Mersenne Twister以及其他更适合特定应用（如并行计算）的PRNGs。强调可复现性（Reproducibility）的重要性，并展示如何使用`RNGclass`或`set.seed()`进行精确控制。 蒙特卡洛（MC）方法详解： 介绍基本的直接采样（Direct Sampling）和拒绝采样（Rejection Sampling）。重点介绍重要性采样（Importance Sampling），用于估计复杂分布尾部的概率或计算难以直接积分的期望值。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的构建与诊断： 这是推断统计的核心。详细讲解Metropolis-Hastings算法的构建过程，并引入更先进的哈密顿蒙特卡洛（Hamiltonian Monte Carlo, HMC）和NUTS（No-U-Turn Sampler）。本书强调MCMC诊断的重要性，包括Gelmans $hat{R}$ 统计量、有效样本大小（ESS）的计算与解释，以及如何识别收敛不足或混合不佳的问题。 第四部分：现代贝叶斯计算与计算挑战 (Modern Bayesian Computation and Computational Challenges) 本部分将MCMC方法应用于实际的贝叶斯模型构建中，并探讨现代计算架构如何加速这些过程。 贝叶斯模型规格化与先验选择： 讨论如何将统计模型转化为概率图模型，选择合适的共轭或非共轭先验。重点关注弱信息先验（Weakly Informative Priors）在防止模型崩溃中的作用。 使用`Stan`和`JAGS`接口： 虽然本书核心是R，但我们演示如何通过R接口调用更专业的MCMC引擎（如`rstan`）。分析不同引擎在处理复杂层次结构模型时的效率和灵活性差异。 近似推断技术： 介绍变分推断（Variational Inference, VI）的基本思想，作为MCMC的快速替代方案。比较VI和MCMC在精度与速度上的权衡。 第五部分：高性能计算与并行化策略 (High-Performance Computing and Parallelization Strategies) 处理大数据集要求统计计算超越单核的限制。本部分提供将R代码并行化的实用技术。 多核CPU并行化： 介绍R中的`parallel`包，重点讲解`mclapply`和集群作业的设置。提供案例研究，说明何时应使用“数据并行”（Data Parallelism）而非“任务并行”（Task Parallelism）。 GPU加速基础： 探讨如何利用`RCUDA`或`torch`等包，将特定的高强度计算任务（如深度学习中的矩阵乘法或特定采样过程）卸载到图形处理器上，实现数量级的速度提升。 内存效率与外部存储： 针对内存受限的场景，介绍如何使用`ff`包或数据库接口（如`RODBC`, `RPostgres`）管理超出系统内存的数据集，确保计算流程的顺畅进行。 本书特色： 本书的每一章都配有大量真实的、来自生物统计学、金融时间序列和环境科学的案例数据集。代码示例经过严格测试，注重代码的可读性、鲁棒性与性能。读者在完成本书学习后，将不仅掌握统计方法的理论，更能独立地利用R语言构建并优化高度复杂的现代统计计算流程。本书的目标受众包括高级统计学研究生、数据科学家以及需要深入理解其分析工具底层机制的量化研究人员。

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这本书绝对是数据科学领域的一颗璀璨明珠，尤其是对于那些致力于将统计理论付诸实践的同行们来说，它简直就是一本不可或缺的宝典。我记得我初次接触这本书时，就被它那种严谨而又不失生动的叙事风格深深吸引住了。作者在讲解复杂的统计模型时，从不满足于仅仅罗列公式，而是深入浅出地阐释了背后的数学原理和统计直觉。更令人称道的是，它对R语言的集成应用达到了炉火纯青的地步。书中提供的代码示例不仅是清晰的教学工具，更是展示了如何利用R强大的生态系统来解决现实世界中的复杂计算问题。比如，在处理高维数据或进行复杂的蒙特卡洛模拟时，书中的方法论和代码实现都展现了极高的专业水准和工程实践性。我特别欣赏它对计算效率和数值稳定性的关注，这往往是教科书容易忽略的细节，但却是实际研究中决定成败的关键因素。读完这本书，我感觉自己对“如何用代码实现统计”有了脱胎换骨的认识，从一个只会调包的“用户”蜕变成一个能够理解并优化底层计算的“构建者”。这本书的深度和广度，保证了它在未来很长一段时间内，都会是统计计算领域内的标杆之作，值得每一位严肃的统计工作者案头常备。

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这本书最让我感到惊喜的一点，是它对于统计理论与现代计算资源之间鸿沟的完美弥合。在过去，我们常常需要在理论的纯粹性和计算的可行性之间做出妥协。然而，这本书成功地搭建了一座坚实的桥梁。作者在探讨如样条回归或非参数估计时，不仅介绍了理论背景，更立刻转向了如何高效地在R环境中实现这些复杂结构。我对其中关于“重采样技术与Bootstrap方法”的章节印象尤深，书中对于不同重采样方案的计算成本和偏差-方差权衡的对比分析，非常到位。它不仅仅是告诉你“如何做Bootstrap”，而是告诉你“在什么时候、以什么方式做Bootstrap最为合理”。这种深入到决策层面的指导，使得这本书的价值超越了一本单纯的技术手册。它培养了读者一种“计算思维”，即在设计统计分析方案时，就应将计算的复杂度和效率纳入整体考量。这本书的行文风格是那种老派学者的沉稳与当代技术专家的锐利相结合，使得即便是最复杂的计算主题，也能被梳理得井井有条，逻辑链条清晰可见。

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我将这本书视为我个人统计能力进阶的一个重要分水岭。在此之前，我总感觉自己的统计知识停留在对标准模型的理解层面，一旦遇到需要定制化建模或处理大规模数据集的场景，便感到力不从心。这本书彻底改变了这一点。它通过对算法细节的深入挖掘，赋予了读者改造和扩展现有统计工具的能力。例如，关于广义线性模型的迭代求解部分，作者提供的关于初始值选择和正则化策略的建议，都是无数次实践磨砺出来的真知灼见，这些内容在普通的入门教材中是绝对看不到的。更关键的是，这本书激发了我对统计计算领域进行更深层次探索的兴趣。它提供了一个扎实的基础，让我有信心去阅读那些关于高性能计算和大规模数据分析的最新研究论文，因为我已经掌握了理解这些内容所必需的计算语言和思维框架。总而言之，如果你渴望从一个“统计模型的用户”升级为“统计计算的设计师”，那么这本书所蕴含的智慧和实践指导，是任何其他资源都难以替代的宝贵财富。

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老实说，一开始我有点担心这本书会过于学术化，读起来会像啃一本晦涩难懂的参考手册，但我的顾虑完全是多余的。这本书的结构设计非常巧妙，它仿佛一位经验丰富的导师，知道何时该放慢脚步，何时该加速推进。它在介绍完基础的线性模型和最大似然估计后，并没有急于跳到那些花哨的前沿技术，而是花了大量篇幅深入剖析了数值优化算法在统计推断中的核心地位。我尤其欣赏作者在讲解迭代算法时，那种层层递进的剖析，从梯度下降到牛顿法，再到更复杂的准牛顿方法，每一步的动机、优缺点都讲解得清晰透彻。这种对计算核心的执着，使得读者不仅仅是学会了“跑”一个模型，而是真正理解了模型背后的“引擎”是如何运转的。此外，书中对各种统计软件的实现细节和潜在陷阱的讨论，为我们避免了许多实际操作中可能遇到的“黑箱”问题。这本书的价值不在于罗列了多少新的算法，而在于它将那些经典而重要的计算思想，用一种既严谨又易于理解的方式，通过R这个强大的工具展现了出来。对于希望系统性提升自己计算统计技能的人来说，这本绝对是首选读物，它提供的是一种深刻的理解，而非肤浅的操作指南。

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我必须承认，这本书的阅读体验是一次从“不适应”到“爱不释手”的转变过程。它不像那些迎合大众口味的快餐式教程，它要求读者投入足够的时间和精力去消化其中的内容。初读时，书中关于矩阵分解和线性代数在统计建模中应用的章节，对我来说构成了一个不小的挑战，里面的推导过程需要我反复对照着公式在草稿纸上演算。然而，正是这种需要“动手”去推导的过程，极大地加深了我对统计计算复杂性的认识。这本书的魅力在于它的“实用主义”哲学——它并不回避那些计算上棘手的问题，反而直面它们，并提供基于实际经验的最佳实践。例如，在贝叶斯方法一章中，作者对于MCMC收敛诊断和参数估计的讨论，远比我之前读过的任何教材都要详尽和务实。它没有给出完美的、一劳永逸的解决方案，而是展示了在不完美的世界里，统计学家如何通过精妙的计算策略来逼近真相。这本书更像是一份高级研究生的实战手册，教会你如何在面对真实、脏乱的数据和高维复杂模型时，保持统计的严谨性，并利用计算的力量去驾驭它们。

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stat403 sp13 作业。。呵呵

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写得很基础很好，特别适合像我这样的石乐志人群

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stat403 sp13 作业。。呵呵

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讲的不够详细，例子不够多。

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好书。