计算机时代的统计推断：算法、演化和数据科学 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:布拉德利·埃夫隆

出品人:

页数:286

译者:杭汉源

出版时间:2019-6-4

价格:119.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111627524

丛书系列:数据科学与工程技术丛书

图书标签:

数据分析
统计
机器学习
数据挖掘
统计学
R
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统计推断
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计算统计
机器学习
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贝叶斯方法
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现代统计

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具体描述

本书以丰富的案例介绍了计算机时代下的统计推断的发展脉络，从理论的角度剖析统计推断的各类算法、证据等，揭示统计推断如何推动当今大数据、数据科学、机器学习等领域的快速发展并引领数据分析的变革，最后展望了统计学和数据科学的未来方向。

《现代数据分析的基石：从经典到前沿的统计学视角》导言：数据洪流中的导航手册在当今这个由海量数据驱动的时代，理解数据、从中提取有效洞察的能力，已成为各个领域决策制定的核心竞争力。本书旨在为读者提供一套系统、深入且具备实践指导意义的现代统计推断基础框架。我们聚焦于那些驱动当代数据科学实践的底层逻辑和方法论，探讨如何从看似杂乱无章的数据集中构建可靠的模型、进行有力的推理，并最终支持科学和商业决策。本书不局限于某一特定软件或算法的简单堆砌，而是致力于剖析统计学思想的演进脉络，理解不同方法背间的权衡与适用场景。第一部分：统计推断的理论根基与概念重塑本部分将为读者奠定坚实的统计学基础，并从现代视角审视这些经典概念的演变。第一章：概率论基础与随机变量的精细刻画本章重温概率论的核心概念，强调在复杂数据环境下的应用。我们将详细讨论连续与离散随机变量的性质，重点解析矩生成函数、特征函数在复杂模型构建中的作用。尤其关注多维随机变量的联合分布、条件分布，以及其在建模相关性结构时的重要性。此外，将引入依概率收敛、依分布收敛等高级概念，为后续的渐进理论打下基础。第二章：参数估计的哲学与实践参数估计是统计推断的基石。本章将系统梳理主流估计方法。首先深入探讨极大似然估计（MLE）的理论基础、一致性、渐近正态性与有效性。随后，转向贝叶斯范式，介绍贝叶斯估计的核心思想，包括先验选择的敏感性分析和后验分布的理解。我们还将讨论矩估计（MOM）、最小二乘估计（LS）的优缺点，并通过实例对比它们在模型设定误差下的表现差异。第三章：假设检验的严谨性与功效假设检验是量化不确定性的关键工具。本章超越简单的P值解读，深入探讨Neyman-Pearson 检验框架，理解第一类错误、第二类错误（$alpha$和$eta$）的权衡。我们将详细分析检验功效的计算与提升策略。重点分析非参数检验（如Kolmogorov-Smirnov检验、Wilcoxon秩和检验）在数据分布未知或违反正态性假设时的适用性，以及多重检验问题（如Bonferroni校正、FDR控制）的应对之道。第四章：渐近理论：连接有限样本与无限模型现代统计方法往往依赖于大样本性质。本章系统讲解大数定律和中心极限定理（CLT）的多种形式（如 Lindeberg-Feller CLT）。更重要的是，我们将探讨Delta 方法，用于推导复杂统计量（如比率、函数变换）的渐近方差，这是许多高级估计量推导的必备工具。第二部分：线性模型与广义模型的扩展本部分聚焦于最常用且强大的模型家族——线性模型及其自然扩展，强调模型选择和诊断的必要性。第五章：经典线性回归的精深解析本章从几何角度理解最小二乘法的原理，深入探讨高斯-马尔可夫定理的意义。我们将详细剖析异方差性（如White检验）和自相关性对估计量的影响，并介绍如加权最小二乘（WLS）和Huber-White稳健标准误的修正方法。模型诊断部分将详述残差分析、杠杆点和影响点的识别（如Cooks距离）。第六章：方差分量模型与混合效应模型当数据存在层次结构或重复测量时，需要更精细的模型。本章介绍方差分量（ANOVA）的现代解释，并过渡到线性混合效应模型（LMM）。我们将讨论随机截距和随机斜率模型的构建，理解如何通过最大似然或限制性最大似然（REML）估计固定效应和随机效应的方差结构。第七章：广义线性模型（GLM）的统一框架 GLM是处理非正态响应变量的桥梁。本章详细介绍指数族分布、链接函数和随机项的结构。重点分析逻辑斯谛回归（用于二元数据）和泊松回归（用于计数数据）的参数解释和回归系数的推断。同时，探讨模型拟合优度（如偏差统计量、AIC/BIC）的评估。第八章：模型选择、正则化与维度削减在数据维度可能超过样本量（$p>n$）或存在共线性时，模型选择至关重要。本章深入研究信息准则（AIC, BIC, GCV）的理论基础。随后，重点解析正则化方法：岭回归（Ridge）如何通过L2惩罚处理多重共线性，Lasso回归如何实现变量选择，以及弹性网络（Elastic Net）的综合优势。第三部分：非参数与半参数推断：超越分布假设本部分关注那些不对数据分布做出强有力假设的方法，展示了统计推断的灵活性。第九章：核密度估计与非参数回归本章探讨如何无需假设特定分布形态来估计概率密度函数——核密度估计（KDE）。重点讨论核函数（如高斯核、Epanechnikov核）的选择和带宽（Bandwidth）对估计光滑度的关键影响。接着，转向非参数回归，详细介绍核回归（Nadaraya-Watson）和平滑样条（Smoothing Splines）如何估计回归函数的形状。第十章：经验过程与现代推断的工具经验过程理论是现代统计推断的强大工具，尤其在非参数方法和分布函数检验中扮演核心角色。本章介绍经验分布函数（EDF），并讲解Glivenko-Cantelli定理。我们将应用这些概念于非参数的拟合优度检验（如Cramér-von Mises检验）和分布间距离的度量。第十一章：广义可加模型（GAM）与平滑化技术 GAM是GLM的灵活扩展，允许响应变量和预测变量之间存在非线性关系。本章介绍如何使用平滑函数来估计这些关系，并讨论如何通过惩罚样条来控制平滑的程度。这提供了一种在保持模型可解释性的同时，避免过度刚性线性假设的有效途径。第四部分：稳健性、重采样与计算推断面对真实世界中存在的异常值和数据稀疏性，本部分介绍保障推断可靠性的计算方法。第十二章：稳健统计：对抗异常值经典统计方法对异常值高度敏感。本章介绍稳健估计的思想，包括对最小二乘法的替代，如M估计（使用更平滑的损失函数）和S估计。我们将分析各种影响函数的形态，理解其在度量估计量稳健性方面的作用。第十三章：重采样方法：Bootstrap与置换检验当解析解不可行或渐近理论依赖条件难以满足时，重采样技术提供了强大的替代方案。本章深入讲解Bootstrap（自举法）的原理，包括其在估计标准误、构建置信区间（如百分位法、BCa法）中的应用。同时，详述置换检验（Permutation Tests）在小样本或复杂模型中进行精确检验的优势。第十四章：计算推断与模拟方法本章关注现代统计学家必备的计算工具。我们将系统介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的理论基础，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器。读者将学会如何构造合适的马尔可夫链以对高维或复杂后验分布进行采样，并理解收敛诊断（如Gelman-Rubin统计量）的重要性。结语：面向未来的数据思维本书的目的是培养一种批判性的统计思维，使读者不仅能应用已有的工具，更能理解工具背后的原理，并根据具体问题的特性，选择或设计出最恰当的推断策略。统计学并非一成不变的教条，而是一套在数据驱动世界中不断自我完善的科学方法论。掌握这些基石，方能自信地迎接未来数据挑战的复杂性。

作者简介

Bradley Efron, Stanford University, California

Bradley Efron is Max H. Stein Professor, Professor of Statistics, and Professor of Biomedical Data Science at Stanford University, California. He has held visiting faculty appointments at Harvard University, Massachusetts, the University of California, Berkeley, and Imperial College of Science, Technology and Medicine, London. Efron has worked extensively on theories of statistical inference, and is the inventor of the bootstrap sampling technique. He received the National Medal of Science in 2005 and the Guy Medal in Gold of the Royal Statistical Society in 2014.

Trevor Hastie, Stanford University, California

Trevor Hastie is John A. Overdeck Professor, Professor of Statistics, and Professor of Biomedical Data Science at Stanford University, California. He is coauthor of Elements of Statistical Learning, a key text in the field of modern data analysis. He is also known for his work on generalized additive models and principal curves, and for his contributions to the R computing environment. Hastie was awarded the Emmanuel and Carol Parzen prize for Statistical Innovation in 2014.

目录信息

赞誉
译者序
前言
致谢
第一部分　经典统计推断
第1章　算法与推断2
1.1　一个回归的例子3
1.2　假设检验5
1.3　注释7
注释7
第2章　频率学派推断8
2.1　实践中的频率学派9
2.2　频率学意义下的最优化12
2.3　注释与细节13
注释13
第3章　贝叶斯推断14
3.1　两个例子15
3.2　无信息先验分布18
3.3　频率学派推断的缺陷19
3.4　贝叶斯学派/频率学派的对比列表21
3.5　注释与细节23
注释23
第4章　Fisher推断和最大似然估计24
4.1　似然和最大似然24
4.2　Fisher信息和MLE26
4.3　条件推断28
4.4　排列和随机化31
4.5　注释与细节32
注释32
第5章　参数模型和指数族34
5.1　单变量族34
5.2　多元正态分布36
5.3　多参数分布族的Fisher信息量边界38
5.4　多项分布39
5.5　指数型分布族41
5.6　注释与细节44
注释44
第二部分　计算机时代早期方法
第6章　经验贝叶斯48
6.1　Robbins公式48
6.2　物种遗漏问题50
6.3　一个医学上的例子54
6.4　间接证据156
6.5　注释与细节57
注释57
第7章　James-Stein估计和岭回归59
7.1　James-Stein估计59
7.2　棒球运动员61
7.3　岭回归63
7.4　间接证据266
7.5　注释和细节68
注释68
第8章　广义线性模型与回归树70
8.1　逻辑回归70
8.2　广义线性模型75
8.3　泊松回归78
8.4　回归树80
8.5　注释与细节82
注释83
第9章　生存分析和EM算法85
9.1　生命表和风险率85
9.2　删失数据和Kaplan-Meier估计87
9.3　对数秩检验91
9.4　比例风险模型93
9.5　缺失数据和EM算法95
9.6　注释与细节98
注释98
第10章　刀切法与自助法101
10.1　标准差的刀切法估计101
10.2　非参数的自助法103
10.3　重抽样方案106
10.4　参数自助法110
10.5　影响函数与鲁棒估计112
10.6　注释与细节115
注释115
第11章　自助法置信区间117
11.1　Neyman的单参数问题的构建117
11.2　百分位方法120
11.3　偏差校正置信区间122
11.4　二阶精度124
11.5　自助t区间126
11.6　目标贝叶斯区间和置信分布127
11.7　注释与细节131
注释131
第12章　交叉验证与预测误差的Cp估计134
12.1　预测规则134
12.2　交叉验证137
12.3　协方差惩罚140
12.4　训练、验证与短期预测因子146
12.5　注释与细节148
注释148
第13章　客观贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡罗方法150
13.1　客观先验分布150
13.2　共轭先验分布152
13.3　模型选择与贝叶斯信息准则156
13.4　Gibbs抽样和MCMC161
13.5　示例：模拟人口混合165
13.6　注释与细节167
注释167
第14章　战后时代的统计推断与方法论169
注释171
第三部分　21世纪的话题
第15章　大规模假设检验和错误发现率174
15.1　大规模假设检验174
15.2　错误发现率176
15.3　经验贝叶斯大规模假设检验178
15.4　局部错误发现率181
15.5　原假设分布的选择183
15.6　关联性186
15.7　注释与细节188
注释188
第16章　稀疏建模和套索191
16.1　前向逐步回归191
16.2　套索194
16.3　拟合套索模型197
16.4　最小角回归198
16.5　拟合广义的套索模型200
16.6　套索的选择后推断202
16.7　联系和扩展203
16.8　注释与细节205
注释205
第17章　随机森林和提升207
17.1　随机森林207
17.2　平方误差损失的提升212
17.3　梯度提升216
17.4　Adaboost：原始的提升算法218
17.5　联系和扩展220
17.6　注释与细节221
注释222
第18章　神经网络与深度学习224
18.1　神经网络与手写数字问题225
18.2　拟合一个网络226
18.3　自动编码器230
18.4　深度学习231
18.5　学习一个深层网络234
18.6　注释与细节235
注释236
第19章　支持向量机和核方法238
19.1　最优超平面238
19.2　软间隔分类器240
19.3　作为损失加惩罚的支持向量机准则241
19.4　计算以及核技巧242
19.5　利用核的函数拟合244
19.6　实例：用于蛋白质分类的字符串核函数244
19.7　支持向量机：结束语245
19.8　核平滑和局部回归246
19.9　注释与细节247
注释248
第20章　模型选择后的推断250
20.1　同时置信区间251
20.2　模型选择后的准确率255
20.3　选择的偏差258
20.4　贝叶斯频率学组合估计260
20.5　注释与细节263
注释264
第21章　经验贝叶斯估计策略266
21.1　贝叶斯反卷积266
21.2　g-建模和估计267
21.3　似然、正则化和准确性269
21.4　两个例子272
21.5　广义线性混合模型276
21.6　反卷积和f-建模278
21.7　注释与细节280
注释280
后记282
参考文献286
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书摆在桌上，厚度本身就给人一种沉甸甸的学术感。我是在被几个朋友强烈推荐后才下定决心要啃下来的。坦白说，一开始我有点被它的名字吓到——“计算机时代”、“统计推断”，听起来就充满了复杂的数学公式和晦涩难懂的理论。我并不是一个专业的统计学家，只是一个对数据科学应用充满好奇的软件工程师。然而，真正读进去后，才发现它远比我想象的要平易近人。作者在介绍基础概念时，那种层层递进的讲解方式，仿佛在带你走过一条精心铺设的花园小径，而不是让你一头扎进茂密的丛林里。特别是关于模型选择和正则化那一章，它没有仅仅停留在数学推导上，而是非常生动地解释了“偏差-方差权衡”在实际工程中意味着什么，以及为什么我们在处理海量数据时必须做出某些妥协。书中引用的案例大多与现代计算环境紧密相关，让我能立刻联想到自己在工作中遇到的那些“数据爆炸”的场景。这种理论与实践的紧密结合，是我认为这本书最大的亮点。它不仅告诉你“是什么”，更深入地剖析了“为什么是这样”，并且提供了“在我的机器上应该怎么做”的指导思想。对于想从纯粹的编程实现者向理解底层逻辑的架构师转变的人来说，这本书简直是座灯塔。

评分☆☆☆☆☆

这本书的广度令人印象深刻。它没有局限于某个特定的统计流派，而是像一个全景图一样，将经典统计、机器学习、深度学习的统计基础等多个领域的内容整合在一起。我特别喜欢它在章节末尾设置的“延伸阅读”和“思考题”，它们并非是那种敷衍了事的练习，而是真正能激发读者去探索更深层次问题的引导。在我看来，这本书的贡献在于，它成功地在学术的严谨性和工程的实用性之间架起了一座坚固的桥梁。它不满足于只介绍当前最流行的模型，而是追溯这些模型背后的统计学原理，这使得读者在面对未来新模型出现时，能迅速理解其内在机制，而不是被短暂的潮流所裹挟。全书读完，我感觉自己对“数据科学”这个词汇有了更深刻、更扎实的理解——它不再是一个时髦的标签，而是一门有其坚实理论基础和演化历史的学科。对于任何想在数据驱动的世界中建立长期竞争力的人来说，这本书提供的底层认知框架是无可替代的基石。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的阅读体验是有些“挑战性”的，但绝对是值得的。我不是那种能一口气读完专业著作的人，常常需要反复咀嚼某些段落才能真正消化。这本书的深度在于，它没有回避那些令人头疼的数学细节，但同时，它又巧妙地将这些细节嵌入到宏大的历史背景和技术发展脉络中。阅读过程中，我能清晰地感受到统计学这门学科是如何从经典的概率论基础，一步步被计算能力的飞跃所驱动，最终演变成现在这个跨学科的“数据科学”的。其中，关于“可解释性”与“预测精度”之间那永恒的矛盾，作者给出了非常精辟的分析。他没有简单地站队，而是用大量的篇幅阐述了在不同应用场景下，我们应该如何权衡这两种价值。对于那些从事金融建模或医疗诊断这类高风险领域的人来说，这种关于“信度”和“透明度”的讨论，其价值简直无可估量。这本书的价值，就在于它迫使你停下来，重新审视那些你习以为常的统计假设。

评分☆☆☆☆☆

读完此书，我的第一感受是，这不仅仅是一本关于统计学的教材，它更像是一部关于“思考方式”的演进史。我过去接触的统计学书籍，大多侧重于经典的、基于小样本假设的推断方法，但这本书的视角明显是面向未来的——或者说，是面向当下这个数据洪流时代的。它花了大量篇幅讨论现代计算能力如何重塑了传统的统计学范式，比如蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在处理复杂高维问题时的威力，这是过去教科书里往往一笔带过的“高级技巧”。作者的叙事风格非常引人入胜，他似乎在与读者进行一场辩论，不断挑战我们对“确定性”和“随机性”的传统认知。我尤其欣赏它在讨论算法效率时所展现出的那种严谨又不失灵活的态度。比如，在介绍某些近似算法时，他会非常坦诚地指出其局限性，而不是一味地推销其优越性。这种批判性的视角，对于我们这些每天都在使用各种“黑箱”工具的人来说，是极其宝贵的。这本书培养的不是死记硬背的技巧，而是对数据背后逻辑的深刻洞察力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的排版和图表设计是相当出色的，这对于一本探讨复杂概念的书来说至关重要。很多时候，我看到一个抽象的数学概念，正感到思维有些发散时，一个清晰的插图或流程图立刻就能将我的注意力重新聚焦。特别是在讲解贝叶斯推断的层次结构模型时，如果不是图示的辅助，我可能需要花费数倍的时间才能在脑海中构建出那个复杂的概率图景。作者在介绍现代统计学习方法时，非常注重对“算法”本身进行深入剖析，而不是仅仅把它当作一个黑盒来使用。例如，对于梯度下降的变体，书中不仅展示了公式，还详细讨论了学习率调度策略对收敛速度和最终精度的影响，这对于精调模型参数的实践者来说，是极其实用的知识。这本书的语言风格非常精准，用词考究，几乎没有产生歧义的句子，这在处理科学领域的论述时是非常难能可贵的品质。它就像一把精密的瑞士军刀，工具齐全，且每一把工具都打磨得锃亮。

评分☆☆☆☆☆

不说翻译的怎样，书里面的公式您能不能打对。。。而且每节基本上都有一两个公式有问题，平方写成乘法，gamma写成2，真的服了。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

喜欢Efron和他的bootstrap//这本借到啦，就不买了：）//翻译还是个问题//还是想入手，或者就复印作者拿手的重采样方法以及集成学习的一些内容？//还是相当滴赞

评分☆☆☆☆☆