Optimization of Radiation Protection in Control of Occupational Exposure pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Bernan Assoc

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:75

译者:

出版时间:

价格:25

装帧:Pap

isbn号码:9789201103024

丛书系列:

图书标签:

• 辐射防护
• 职业暴露
• 优化
• 剂量学
• 安全工程
• 核医学
• 放射学
• 健康物理
• 风险评估
• 法规标准

好的，这是一本关于高级统计建模与数据科学的图书简介，旨在为读者提供一个深入、实用的统计分析和机器学习框架。 --- 深入数据：高级统计建模与现代数据科学实践 书籍简介 在当今数据驱动的世界中，从海量信息中提取洞察力已成为科研、商业决策乃至社会治理的核心能力。然而，传统的统计学方法往往难以应对现代数据集的规模、复杂性与非线性特征。《深入数据：高级统计建模与现代数据科学实践》正是为填补这一知识鸿沟而设计。本书不侧重于单一工具的使用，而是构建一个统一、严谨的统计思维框架，用以驾驭从基础回归分析到尖端深度学习模型的全过程。 本书的目标读者是具备一定统计学或编程基础，希望将分析能力提升至专业水平的研究人员、数据科学家、高级分析师以及对数据科学原理有深度探究欲望的工程师。我们摒弃了碎片化的知识点罗列，转而采用“从理论到实践，再到应用领域拓展”的递进式结构，确保读者不仅知其然，更能解其所以然。 第一部分：统计建模的理论基石与高级拓展 本部分将系统回顾和深化经典统计推断的基础，并引入现代建模范式所需的关键理论工具。我们首先深入探讨线性模型的局限性与稳健性，详细分析异方差性、自相关性在时间序列和面板数据中的处理策略，包括广义最小二乘法（GLS）与混合效应模型（Mixed-Effects Models）的构建逻辑。 核心内容聚焦于广义线性模型（GLM）的全面解析，涵盖泊松回归、负二项回归以及Logit/Probit模型的内在机制与应用场景，特别是针对计数数据和二元响应变量的处理。随后，我们将迈入非参数与半参数方法的殿堂，引入核密度估计（KDE）、局部回归（LOESS/LOWESS）的数学基础，并详细阐述样条函数（Splines）——包括回归样条和平滑样条——在拟合复杂趋势和维度缩减中的强大作用。这一部分强调模型选择的统计学标准，深入比较AIC、BIC以及基于重采样的模型评估技术。 第二部分：机器学习的统计学视角与高维挑战 本书的第二部分将现代机器学习算法置于严格的统计学框架下进行审视。我们认为，机器学习本质上是高维、高复杂度下的预测性统计建模。内容首先聚焦于正则化方法的统计原理，深度剖析Lasso、Ridge以及Elastic Net回归中惩罚项的几何解释、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）以及统计收敛速度。 随后，我们详细探讨集成学习（Ensemble Methods）的内在机制。这不仅包括对Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）算法流程的精确推导，更着重于它们如何通过统计学聚合机制降低方差或消除偏差。对于树模型的应用，我们将深入讨论其可解释性问题，引入先进的归因方法，例如SHAP（Shapley Additive Explanations）和Permutation Importance，确保模型的透明度。 此外，本书对降维技术进行了深入讨论，超越主成分分析（PCA）的线性限制，引入了非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，并从信息论的角度评估它们在特征提取和可视化中的效能。 第三部分：时间序列分析与结构化数据建模 本部分专注于处理具有时间依赖性和复杂结构的数据集。我们将时间序列建模分为两大流派：经典的状态空间模型和现代的深度学习序列模型。 经典方法部分，读者将学习如何构建和识别ARIMA、GARCH族模型，重点关注协整检验、格兰杰因果关系检验以及多变量时间序列中的向量自回归（VAR）模型。在状态空间框架下，我们将详细阐述卡尔曼滤波的迭代过程及其在动态系统参数估计中的应用。 在深度学习方面，我们系统介绍了循环神经网络（RNN）的梯度消失问题，并深入讲解了LSTM和GRU单元的内部结构，以及它们如何利用门控机制捕获长期依赖性。此外，对于具有高频、多变量特性的金融或物联网数据，我们将引入注意力机制（Attention Mechanisms）在序列预测中的关键作用，并探讨如何将这些模型与传统的统计结构（如协变量）相结合。 第四部分：模型评估、因果推断与前沿方法 本书的最后一部分将分析的关注点从预测准确性转向推断的有效性与因果关系的识别。 在模型评估方面，我们超越简单的准确率和R方，深入讲解了鲁棒性评估、模型校准（Calibration Plot）以及在不平衡数据集上使用PR曲线和AUC-PR的必要性。对于生存分析，我们将全面覆盖Cox比例风险模型的假设检验、时间依赖性协变量的处理，以及非参数的Kaplan-Meier估计。 本书最重要的贡献之一在于对因果推断（Causal Inference）的系统介绍。内容涵盖基于匹配的方法（倾向得分匹配PSM）、双重差分法（DiD）的理论基础和实践操作。我们还将引入更先进的双重稳健（Doubly Robust）估计器和准实验设计（如断点回归RDD），以帮助读者在缺乏随机对照试验（RCT）数据时，建立更可信的因果声明。 最后，我们将简要展望贝叶斯非参数方法和深度生成模型（如GANs在数据合成中的应用），为读者提供未来研究的方向。 总结 《深入数据：高级统计建模与现代数据科学实践》不仅是一本教科书，更是一份全面的方法论指南。它旨在培养读者批判性地选择、构建和验证复杂模型的思维能力，确保分析结果不仅在技术上先进，而且在统计学意义上稳健和可解释。通过对这些高级工具的掌握，读者将能够自信地应对最具挑战性的数据科学难题。

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