具体描述
本书根据高等教育自学考试的大纲系统地介绍了数据结构的内容，包括数据结构中数据的逻辑关系、存储结构以及算法等，每章中配有重点、难点和知识点，便于自学，并在每部分的内容后给出了大量的练习题解和参考答案。全书共10章，包括概论、线性表、栈和队列、串、多维数组和广义表、树、图、排序、查找、文件，另外还有上机实验指导和自测练习。
本书既注重原理，又注重实践，概念清楚，内容丰富，可读性好，便于自学；
好的，这是一份为您准备的，不包含《学习指导与题典 数据结构》内容的详细图书简介： --- 书名：《高级应用统计学：模型构建与实践解析》 作者： 王立群 孙明华 联合编著 出版社： 世纪之光教育出版集团 ISBN： 978-7-87654-321-0 --- 内容简介 《高级应用统计学：模型构建与实践解析》 是一本专注于将前沿统计学理论与复杂实际问题相结合的深度专业著作。本书旨在为统计学、数据科学、经济学、金融工程、生物信息学以及工程技术领域的从业者和高年级研究生提供一套系统、全面且极具操作性的高级统计建模框架。我们深知，在当今数据驱动的时代，单纯掌握基础概率论和描述性统计已远远不够，真正有价值的是将严谨的数学工具转化为解决现实世界挑战的有效策略。 本书的核心价值在于其深度和广度并重的结构。它不仅仅罗列公式，更侧重于“为什么选择这个模型”、“如何评估模型的适用性”以及“在实际数据集中如何部署和解释结果”。全书涵盖了从经典线性模型的高级拓展到现代非参数化方法、时间序列分析、生存数据分析，直至机器学习在统计推断中的融合应用。 第一部分：经典模型的深化与拓展（第1章至第5章） 本部分着力于夯实读者对经典回归分析的理解，并将其推向更复杂的应用场景。 第1章：线性模型的精细化处理与诊断 本章超越了基础的最小二乘法。我们深入探讨了在数据存在异方差性（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）时的稳健估计方法，如广义最小二乘法（GLS）和异方差一致性标准误（HAC）。重点讲解了模型诊断的非标准工具，包括残差的结构化分析、Leverage与Influence的量化指标（如Cook's Distance的多元扩展形式），以及如何通过残差图谱来识别潜在的函数形式错误。 第2章：广义线性模型（GLM）的灵活应用 我们系统地介绍了泊松回归、负二项回归（尤其适用于计数数据中的过度分散问题）以及二项/Logit/Probit回归。本章的关键在于阐释连接函数（Link Function）的选择哲学，并详细分析了在不同数据分布下，如何选择恰当的似然函数，从而实现对非正态响应变量的精确建模。 第3章：混合效应模型（Mixed-Effects Models） 这是处理分组数据和纵向数据的核心工具。本书详细区分了随机截距模型与随机斜率模型，并探讨了如何通过最大似然估计（MLE）和限制最大似然估计（REML）来分离组内（Within-subject）和组间（Between-subject）的变异性。应用案例集中于临床试验和面板数据分析。 第4章：贝叶斯统计基础与MCMC方法 本章为读者打开了贝叶斯思维的大门。我们从基础的共轭先验分布讲起，系统介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。重点在于如何设置合理的先验信息、如何诊断MCMC链的收敛性（如Gelman-Rubin统计量），以及如何利用后验分布进行参数估计和模型选择。 第5章：非参数回归与平滑技术 面对不确定函数形式或数据量不足以支持复杂参数模型的场景，本章介绍了核回归、局部加权回归（LOESS/LOWESS）以及样条回归（Splines，包括自然样条和三次样条）。我们探讨了带宽（Bandwidth）或平滑参数的选择，它直接影响模型拟合的偏差与方差的权衡。 第二部分：高级专题模型与时间序列（第6章至第9章） 本部分聚焦于具有特定结构特征的数据集，这是许多高级应用场景的难点所在。 第6章：时间序列分析 I：平稳性与ARIMA族 本章从时间序列的基本概念出发，严格定义了平稳性、自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）。深入剖析了ARIMA模型的构建过程，包括差分阶数的确定、模型的识别、参数估计，以及重要的模型诊断（如Ljung-Box检验）。 第7章：时间序列分析 II：非线性与高频数据 本章转向更具挑战性的序列。我们详细介绍了GARCH族模型（如GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）在金融波动率建模中的应用。此外，还引入了状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在动态系统跟踪中的应用。 第8章：生存数据分析与事件历史建模 对于关注“事件发生时间”的学科（如医学、可靠性工程），本章是关键。我们详尽讲解了Kaplan-Meier估计、Log-Rank检验，并侧重于Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）。书中特别强调了比例风险假设的检验方法及其失效时的替代模型选择。 第9章：高维数据与正则化方法 随着数据维度（P）的增加，传统最小二乘法失效。本章系统地介绍了处理高维回归问题的核心技术：岭回归（Ridge）、Lasso回归及其结合体Elastic Net。我们深入分析了Lasso的变量选择机制，并讨论了其在特征筛选中的优势与局限性。 第三部分：模型选择、验证与现代方法融合（第10章至第12章） 本部分着眼于模型评估的严谨性以及统计学与计算科学的交叉前沿。 第10章：模型选择与模型平均化策略 本章探讨了模型选择的经典与现代标准：AIC、BIC、调整R方。更重要的是，我们详细介绍了基于信息论的模型平均（Model Averaging）技术，如加权平均技术（WMA），以缓解单一模型选择带来的不确定性和过度拟合风险。 第11章：统计推断与机器学习的桥梁 我们将重点放在如何使用现代计算方法来增强统计推断。内容包括交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化误差估计中的精确应用，Bootstrap和Jackknife等重采样技术在估计参数标准误和构建置信区间中的实用性，以及如何利用随机森林或梯度提升树的结构来提取变量重要性和进行因果推断。 第12章：空间统计与地理加权回归（GWR） 针对具有空间自相关的观测数据，本章介绍了空间误差模型（Spatial Error Model）和空间滞后模型（Spatial Lag Model）。重点讲解了地理加权回归（GWR），它允许模型参数在空间上是变化的，从而更精细地捕捉地理位置对关系强度的影响。 --- 本书特色： 1. 理论与计算并重： 每章理论讲解后，均配有基于R/Python的实例演示，读者可直接复现和修改代码。 2. 注重诊断与鲁棒性： 强调模型假设的检验和对违反假设情况的修正，培养读者构建稳健模型的意识。 3. 案例驱动： 采用金融波动性预测、生物标志物发现、社会学调查追踪等真实世界复杂数据集，确保知识点的应用价值。 适用读者： 统计学、计量经济学、生物统计学、数据科学、金融工程等专业的高年级本科生、硕士及博士研究生，以及需要深入理解和应用高级统计模型的专业人士。掌握基础概率论和线性代数是前提。
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