Applying Contemporary Statistical Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Rand R. Wilcox

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2003-1

价格:672.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780127515410

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 回归分析
• 多元统计
• 实验设计
• 统计建模
• R语言
• Python
• 生物统计

好的，这是一本关于应用现代统计技术的新书的详细介绍，这本书的名称与您提到的那本无关。 --- 书名：《数据驱动决策的实践指南：面向现代业务挑战的统计建模与应用》 导言：新时代的挑战与统计学的核心价值 在当今这个数据爆炸的时代，企业和研究机构面临着前所未有的复杂性。海量、多源、高维度的数据正以前所未有的速度涌现，传统的统计方法往往难以捕捉其背后的深刻含义，更遑论指导快速迭代的业务决策。我们不再满足于简单的描述性统计或基础的回归分析，而是迫切需要能够处理非线性关系、捕捉时间序列动态、并在不确定性下做出稳健预测的工具箱。 《数据驱动决策的实践指南：面向现代业务挑战的统计建模与应用》应运而生，旨在为数据科学家、商业分析师、研究人员以及所有希望利用复杂数据深化理解、优化流程和驱动创新的专业人士，提供一套全面而实用的现代统计技术框架。本书摒弃了纯粹的理论推导，专注于将前沿的统计学概念转化为可操作的、具有高度解释性和预测力的工具集。 本书核心内容与结构 本书的核心思想是弥合统计理论与实际应用之间的鸿沟。我们构建了一个逻辑清晰的知识体系，从基础的现代数据处理技术出发，逐步深入到高阶的机器学习与因果推断领域，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为何如此做”以及“在何种情境下最有效”。 第一部分：现代数据准备与探索性分析（EDA 2.0） 现代数据往往是“脏”且“异构”的。本部分将深入探讨处理大规模、非结构化数据的策略。 1. 高维数据管理与降维技术： 详述主成分分析（PCA）的局限性及其在非线性数据上的替代方案，如流形学习（t-SNE, UMAP）。重点介绍如何在保持信息完整性的同时，有效应对“维度灾难”。 2. 缺失值与异常值处理的进阶方法： 超越简单的均值插补，本书详细介绍了多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的原理和实际操作，以及基于隔离森林（Isolation Forest）的鲁棒性异常检测方法。 3. 复杂数据结构的可视化： 介绍交互式可视化工具在探索大规模数据集中的应用，如何通过网络图、热力图和动态时间序列图来揭示隐藏的模式，而非仅仅是静态的图表。 第二部分：稳健的参数估计与模型选择 在模型构建阶段，准确性和可解释性是并存的需求。本部分聚焦于如何构建既能适应复杂数据结构，又能提供可靠统计推断的模型。 1. 广义加性模型（GAMs）的深入应用： 讲解如何利用样条函数灵活地捕捉变量间的非线性关系，同时维持了回归模型的良好可解释性。本书提供了在金融风险建模和生物医学数据分析中应用GAMs的案例。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对面板数据、纵向研究和具有层次结构的数据，系统阐述固定效应与随机效应的选择标准，以及如何正确处理组间和组内相关性。 3. 正则化回归方法的优化： 详细对比Lasso, Ridge, Elastic Net的机制，并针对高相关性变量（多重共线性）场景，给出最优的正则化参数选择策略，包括交叉验证的最佳实践。 第三部分：预测建模：从经典到前沿 本部分是本书的重点之一，致力于教授读者如何构建高精度的预测模型，并评估其在现实世界中的性能。 1. 树模型的高级应用： 深入探讨随机森林（Random Forest）的集成原理、梯度提升机（GBM）的迭代优化，并详述 XGBoost 和 LightGBM 在速度和精度上的工程优化。重点在于模型调参和特征重要性的稳健评估。 2. 时间序列的现代处理： 不仅限于ARIMA，本书重点介绍状态空间模型（State Space Models）以及基于向量自回归（VAR）的多元时间序列分析。对于高频数据，我们引入了基于深度学习的时间序列预测方法（如LSTM），并讨论了传统统计方法与其结合的优势。 3. 模型性能评估与校准： 强调超越简单准确率的评估指标，如ROC曲线下面积（AUC）、Brier Score（用于概率预测）和可靠性图（Reliability Plots）。特别关注在不平衡数据集上如何进行稳健的性能度量。 第四部分：因果推断与政策评估 在商业和科学研究中，识别“相关性”背后的“因果性”是决策的关键。本部分将统计推断推向了更深层次的实践应用。 1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 全面解析如何利用PSM来平衡混淆变量，模拟随机对照试验（RCT）环境，特别适用于那些无法进行随机分配的观察性研究。 2. 工具变量（Instrumental Variables, IV）方法： 针对存在未观察到的混淆变量的情况，本书详细介绍了经典的IV方法及其在计量经济学和公共卫生领域的最新发展。 3. 双重差分（Difference-in-Differences, DiD）的拓展： 探讨了标准DiD模型的假设（平行趋势检验），并引入了合成控制法（Synthetic Control Method）来处理小样本或异质性干预效应的评估。 第五部分：统计模型的解释性与可信度 一个黑箱模型在关键决策中是不可接受的。本书的最后部分致力于提升模型的透明度和专业可信度。 1. 模型可解释性技术（XAI）： 详细介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，这些工具帮助我们理解任何复杂模型（包括神经网络）中单个预测是如何产生的。 2. 贝叶斯统计的实用主义： 介绍贝叶斯方法的优势，尤其是在先验知识丰富的场景下。重点讲解如何构建简单的层次化贝叶斯模型，并进行MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）模拟，以获取更全面的不确定性度量。 本书面向读者 本书是为那些已经掌握了基础统计学概念（如线性回归、假设检验）的专业人士所设计，他们希望将技能提升到能够处理现实世界复杂数据挑战的水平。它特别适合： 数据分析师和数据科学家，寻求拓展其模型构建和因果推断的能力。 量化研究人员和经济学家，希望将先进的机器学习工具融入到严谨的统计框架中。 需要基于数据科学发现制定战略决策的高级管理人员。 通过《数据驱动决策的实践指南》，读者将获得一套现代、稳健且可解释的统计工具箱，从而自信地驾驭复杂数据，实现真正的洞察和价值。

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