Statistical Inference Based on the likelihood (Monographs on Statistics and Applied Probability) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Adelchi Azzalini

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1996-06-01

价格:USD 97.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412606502

丛书系列:

图书标签:

• 统计推断
• 似然函数
• 数理统计
• 概率论
• 统计学
• 推断统计
• 蒙特卡洛方法
• 渐近理论
• 假设检验
• 参数估计

好的，以下是一本关于统计推断的专著的简介，其内容不涉及您提到的《Statistical Inference Based on the Likelihood》这本书： --- 《贝叶斯推断与马尔可夫链蒙特卡罗方法：现代统计的实践与理论》 作者：[在此处填写真实的作者姓名] 丛书：[在此处填写真实的丛书名称，例如：现代统计方法丛书/高级概率与统计学前沿] ISBN：[在此处填写真实的ISBN] 定价：[在此处填写真实的定价] 页数：[在此处填写真实的页数] --- 内容简介 本书深入探讨了统计推断的现代前沿领域——贝叶斯方法，并详细阐述了如何利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来解决复杂的实际问题。在当代数据科学和复杂模型分析中，传统的频率派方法在处理高维、非标准或层次化模型时常显现出局限性。本书旨在为研究生、研究人员以及需要深入理解和应用贝叶斯统计的专业人士提供一个全面而严谨的框架。 全书结构清晰，从贝叶斯统计学的基本原理出发，逐步深入到复杂的计算方法和前沿应用。我们不仅关注理论基础，更强调实际操作和模型构建的能力。 第一部分：贝叶斯统计学基础与理论框架 本书的第一部分奠定了坚实的理论基础。我们从概率论和统计学的基本公理出发，详细介绍了贝叶斯定理的严格数学表述及其在统计推断中的核心地位。重点讨论了先验分布的选择及其对后验分布的影响，特别是无信息先验（Improper Priors）和半信息先验（Informative Priors）的选取策略和潜在问题。 我们详细剖析了后验分布的性质，包括其存在的条件、收敛性、以及如何从后验分布中提取有意义的统计量，如后验均值、中位数和置信区间（即 Credible Intervals）。此外，本书还探讨了贝叶斯模型选择和模型比较的经典方法，如贝叶斯因子（Bayes Factors）及其计算挑战，以及使用信息准则（如WAIC和LOO-CV）进行模型评估的现代技术。 第二部分：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法：核心算法 在贝叶斯推断中，后验分布往往无法通过解析方式求解。第二部分的核心在于介绍和详述MCMC方法，这是当前计算贝叶斯统计的基石。 我们从马尔可夫链理论的必要回顾开始，包括平稳分布、可逆性（Reversibility）和遍历性（Ergodicity）的概念。随后，本书系统地介绍了MCMC家族中的关键算法： 1. Metropolis-Hastings (MH) 算法： 详细解释了MH算法的构造原理、接受率的计算以及如何选择合适的提议分布（Proposal Distribution）。书中通过具体案例说明了如何诊断提议分布不当导致的效率低下问题。 2. Gibbs 抽样： 针对那些可以进行条件分布采样的模型，Gibbs抽样提供了一种更高效的替代方案。本书详尽展示了如何推导出高维模型中各变量的条件后验分布，并构建高效的Gibbs采样器。 3. Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 No-U-Turn Sampler (NUTS)： 考虑到传统随机游走MCMC在探索高维空间时的效率低下，本书将大量篇幅用于介绍基于哈密顿动力学的HMC方法。我们深入解析了能量函数、李微分子的近似求解，并着重介绍了NUTS算法，它是目前最先进且自动化的MCMC采样器之一。本书解释了NUTS如何通过动态调整步长来提高探索效率，并提供了其实际应用中的调参指南。 第三部分：MCMC的诊断、收敛性与效率评估 高质量的贝叶斯推断严重依赖于MCMC链的良好性能。第三部分专注于MCMC结果的可靠性验证。我们详细介绍了诊断工具和收敛性标准，包括： Gelman-Rubin 统计量 ($hat{R}$): 如何通过多条链的比较来判断收敛。 有效样本量 (Effective Sample Size, ESS): 评估独立同分布（i.i.d.）样本数量，并探讨了自相关性对ESS的影响。 二次型相关函数 (Autocorrelation Function, ACF): 分析链内相关性的结构。 此外，本书还讨论了高级诊断技术，例如路径图分析、后验预测检查（Posterior Predictive Checks）以及如何通过谱分析来评估采样效率。 第四部分：复杂模型与应用案例 本书的最后部分将理论和计算方法应用于实际场景，涵盖了现代统计学中具有挑战性的模型： 1. 层次化（多层）模型： 重点讲解如何利用MCMC方法对具有共享参数和组特定参数的层次结构模型进行推断，包括池化（Pooling）与非池化（Non-Pooling）策略的贝叶斯处理。 2. 非参数贝叶斯方法简介： 简要介绍了Dirichlet 过程等工具在无模型假设推断中的应用潜力。 3. 高维模型与稀疏性： 探讨了在存在大量预测变量时，如何利用贝叶斯正则化方法（如Bayesian Lasso）来处理模型选择和参数收缩问题。 贯穿全书的案例分析使用了 [在此处插入具体的统计软件或语言，例如：Stan、PyMC/PyMC3 或 JAGS] 进行实现。每章末尾都附有详细的编程练习，旨在帮助读者将理论知识转化为实际的建模能力。 读者对象 本书适合具有扎实的概率论和数理统计学基础的研究生、博士后研究人员、从事计量经济学、生物统计学、环境科学、机器学习等领域的数据分析师和研究人员。对希望从传统频率派方法转向更灵活、更全面的贝叶斯推断框架的读者尤其有价值。 ---

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坦白讲，这本书的行文风格，初读之下，可能会让人感到一丝压抑。它极少使用类比或日常生活的例子来“软化”枯燥的数学概念，作者的笔触始终保持着一种高度抽象和形式化的状态。每一个新的概念引入，都伴随着一系列严苛的数学符号和假设条件的罗列。这使得对数理统计有一定基础的人士，才能真正领略到其中蕴含的深刻洞察。我发现，作者在阐述似然函数（Likelihood）在推断中的核心地位时，所展现出的那种哲学思辨的深度，远超我以往接触的任何教材。它不仅仅是讲解如何计算最大似然估计（MLE），而是深入探讨了信息论和统计决策理论是如何围绕“观察到的数据与潜在参数分布之间的关系”这一核心命题构建起来的。在某些章节，涉及到非参数方法或贝叶斯框架的比较时，作者的论证显得尤为犀利和一针见血，他仿佛在用一把手术刀解剖各种推断哲学的优劣，毫不留情地揭示了其内在的逻辑断层。这本书要求读者不仅要理解“如何做”，更要深刻理解“为什么必须这么做”，这种对基础范式的重构要求，让它在众多统计学著作中脱颖而出，成为了一部真正的“内功心法”。

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作为一名长期接触统计学的从业者，我一直在寻找一本能将传统频率学派的严格性与现代计算统计的实用性在理论层面进行有效融合的著作。这本书在这一点上表现得尤为出色，尽管它本身偏重理论基础的构建，但其对“渐近性质”的论述，却异常的扎实和细致。它没有止步于描述渐近正态性，而是深入探讨了收敛的速度、第二阶效应（Edgeworth展开的相关内容）对有限样本推断的修正意义，这一点在很多教材中是被一笔带过的。这种对“误差修正”的关注，使得全书的论述充满了现实的重量感。阅读到涉及假设检验的章节时，我发现作者对功效函数（Power Function）的分析深入到了一个令人惊叹的层次，他不仅讨论了Neyman-Pearson引理的普适性，还探讨了在特定参数空间下，如何通过精心构造似然比统计量来最大化检验的功效，甚至触及到了那些在非标准分布下检验统计量的构建策略。这种层层递进的理论深度，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在参与一场高水平的学术对话，每一次对新章节的开启都像是在攀登新的学术高峰。

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这本书的价值，或许并不在于它能直接教你解决某一个特定的实际问题（比如，如何快速拟合一个时间序列模型），而在于它彻底重塑了你对“推断”二字的理解框架。它更像是一部关于如何思考的指南。作者在讨论参数估计的效率和一致性时，引入了Cramér-Rao下界作为衡量标准，但随后的讨论立刻转向了那些突破这一效率极限的现代估计方法（尽管没有深入探讨具体的计算细节，但其理论基础被铺设得非常坚固）。我特别欣赏它对信息量和参数可识别性之间关系的论述，这使得读者能清晰地认识到，一个统计模型的“好坏”不仅仅取决于拟合优度，更取决于它能够从数据中提取出多少有效信息。全书贯穿着一种“对信息最大化的不懈追求”的主题。对于那些希望在博士阶段进行原创性研究，或者需要开发全新统计模型的学者来说，这本书提供的理论基石是不可或缺的。它为你提供了坚实的“地基”，让你有能力去评估和构建任何新的推断工具，确保你的新工具是建立在稳固的概率和统计学原理之上的，而不是仅仅停留在经验主义的层面。

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这本书的排版和符号使用，无疑是学术界的一个标准范例，但对于沉浸式阅读体验而言，却是一把双刃剑。页边距的宽度恰到好处，留给读者做笔记的空间充足，这在研读这种密集的数学论证时至关重要。然而，大量的希腊字母、上下标以及复杂的积分和连词符号，使得眼睛需要频繁地在不同的概念间进行切换和定位。我个人习惯于在阅读时做大量的思维导图和交叉引用，这本书的索引和术语表做得非常详尽，这在一定程度上缓解了查找困难的问题。最让我印象深刻的是它在某些关键论断后的“补充说明”部分，这些看似不起眼的脚注，往往隐藏着作者多年研究的精髓，它们并非主线叙事，却提供了对现有理论更广阔的视野和潜在的研究方向。例如，关于信息矩阵的渐近性质的讨论，它不仅仅给出了标准结果，还探讨了在高维度或小样本情况下，如何修正这些渐近近似，这体现了作者对实际应用中“鲁棒性”问题的深刻关切。可以说，这本书是为那些将统计推断视为一门严谨科学而非工程技能的学者所准备的。

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这本书的封面设计，坦率地说，有些过于朴实，那种学术专著的经典配色——深蓝或墨绿配上米黄色的字体，让我几乎要错过它。当我真正翻开第一页时，那种对统计学经典理论的敬畏感立刻涌现出来。这本书的结构之严谨，简直像一座精心规划的数学迷宫，每一章都紧密衔接着前一章的论述，逻辑链条几乎找不到一丝松动。作者似乎对“精确”二字有着近乎偏执的追求，每一个定理的证明都推导得淋漓尽致，中间没有任何一处含糊其辞。我尤其欣赏它在处理传统推断方法局限性时的那种冷静而批判的笔触。它没有简单地重复教科书上的内容，而是深入剖析了为什么某些看似合理的推断步骤在更深层次的概率框架下会出现偏差。阅读过程中，我不得不频繁地查阅基础概率论和测度论的知识点，这对于初学者来说或许会构成一道不小的门槛，但对于那些渴望真正掌握推断学底层逻辑的专业人士而言，这恰恰是它宝贵的价值所在。它不是一本用来快速掌握技巧的“速成手册”，而是一本需要你沉下心来，与作者共同完成一场智力探险的地图集。每一次攻克一个复杂的推导，都伴随着一种智识上的满足感，仿佛自己窥见了统计推断领域那宏大而精密的运行机制。这种沉浸式的学习体验，是那些浮光掠影的教材所无法比拟的。

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意大利写的英文书不敢恭维, 凑合读吧。。。。。

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...真的只是凑活。。。

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...真的只是凑活。。。

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意大利写的英文书不敢恭维, 凑合读吧。。。。。

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再次无语的讲句,顶!!! 居然又稳到呢学期的课本..