统计数据分析与应用丛书

统计数据分析与应用丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国人民大学出版社
作者:薛薇
出品人:
页数:399
译者:
出版时间:2014-10-1
价格:CNY 49.00
装帧:平装
isbn号码:9787300200699
丛书系列:统计数据分析与应用丛书
图书标签:
  • 数据挖掘
  • SPSS
  • Modeler
  • 统计学
  • 数据分析
  • 应用统计
  • 统计方法
  • 数据挖掘
  • 统计建模
  • R语言
  • Python
  • SPSS
  • 数据可视化
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具体描述

统计数据分析与应用丛书(外卷) 聚焦前沿理论与复杂模型,深度剖析数据驱动决策的理论基石 本卷丛书旨在构建一个高阶的统计理论与前沿应用研究平台,它并非专注于对《统计数据分析与应用丛书》中已涵盖的基础概念和标准流程进行重复阐述,而是将目光投向统计学和数据科学交叉领域中那些尚未被主流教材充分覆盖的复杂议题、新兴方法论以及对实践具有深远影响的理论突破。本卷的定位是为具备坚实统计学基础的读者提供一个深入探索更精细化、更具挑战性主题的智力探险地图。 第一部分:高维数据的几何结构与拓扑分析 本部分将统计推断的视角从传统的欧氏空间扩展至更具挑战性的非线性与高维流形结构。我们不再满足于简单的线性回归或多元方差分析,而是深入探讨数据在高维空间中的内在几何特性。 1. 流形学习(Manifold Learning)的统计基础: 详细剖析 Isomap、LLE(局部线性嵌入)和 Hessian 算子在降维过程中的统计一致性与收敛速度。重点讨论如何将流形结构信息融入到贝叶斯推断框架中,特别是在处理高维基因表达数据或复杂物理模拟数据时,如何利用局部几何保持性来构建更稳健的概率模型。 2. 拓扑数据分析(TDA)在统计建模中的应用: 介绍持久同调(Persistent Homology)如何量化数据集的“形状”,并将其作为特征工程的强大工具。本章将超越定性的描述,提供基于持久图统计量的检验方法,例如比较不同样本组的拓扑特征差异(如 Betti 数的显著性检验),并探讨如何将拓扑特征作为正则化项引入到深度学习模型的损失函数中,以增强模型对数据结构不变性的捕捉能力。 3. 随机几何与随机矩阵理论的统计推断: 深入探讨随机矩阵理论在处理大数据背景下的性能保证。重点关注高斯随机矩阵的特征值分布(如 Marchenko-Pastur 定理的统计意义),以及如何利用自由概率论来分析具有结构性稀疏性或相关性的样本协方差矩阵,为超高维变量选择和主成分分析的有效性提供理论支撑。 第二部分:非参数与半参数模型的极限理论 本部分将视角从参数模型的严格假设中解放出来,聚焦于如何在缺乏明确分布假设的情况下进行有效的统计推断。我们侧重于这些模型的渐近性质和收敛速度的严格证明。 1. 核方法的统计效率与带宽选择的理论界限: 详细分析核密度估计(KDE)和核回归的渐近均方误差(AMSE)的分解,并引入基于 Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度的视角来评估核方法的泛化能力。讨论如何利用交叉验证(Cross-Validation)的理论框架来确定最优带宽的收敛速度,尤其是在边界效应显著的区域。 2. 混合模型(Mixture Models)中的识别问题与高维正则化: 探讨混合模型(如高斯混合模型 GMM)在参数估计中常遇到的不可识别性问题。引入基于信息几何的视角,分析混合模型族弯曲度(Bregman Divergence)对最大期望(EM)算法收敛性的影响。同时,研究在混合模型中引入 $L_1$ 或张量范数正则化以实现潜在组分的稀疏分离和识别。 3. 半参数模型的有效性与效率边界: 深入研究半参数模型(如带有非参数函数的 Cox 比例风险模型或 semiparametric regression)的统计效率。重点阐述局部似然估计(Local Likelihood Estimation)的有效性,并将其与基于估计方程的推断方法进行比较,探讨如何在有限样本中逼近 Cramér-Rao 下界。 第三部分:因果推断的复杂结构与时间序列扩展 本部分超越了标准的 A/B 测试和横截面数据的因果效应估计,转向了动态系统和干预效应的复杂场景。 1. 动态系统中的反事实推理: 探讨如何将 G-计算公式(G-computation formula)与基于潜在结果框架(Potential Outcomes Framework)的现代统计方法结合,以估计时间依赖的干预序列(Time-varying Treatments)的累积效应。重点关注如何处理不断变化的混杂因素(Confounding by Indication)以及在非随机化试验中利用倾向得分加权进行动态调整。 2. 图模型与网络结构下的因果发现: 介绍基于约束的因果发现算法(如 PC 算法、FCI 算法)在高维和存在隐藏变量情况下的局限性。深入讨论结构方程模型(SEM)在图结构中的扩展,特别是利用信息论度量(如互信息)来识别因果方向的统计检验方法,以及如何将时间序列的格兰杰因果关系与结构因果模型进行整合。 3. 复杂时间序列的非线性协整与状态空间建模: 分析多变量时间序列中超越线性协整的非线性关系,例如基于阈值自回归模型(TVAR)或状态依赖模型的协整检验。详细阐述基于粒子滤波(Particle Filtering)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的非线性状态空间模型估计,并讨论其在金融高频数据中的应用,特别是如何处理由观测噪声和状态转移过程共同驱动的随机波动性。 第四部分:贝叶斯方法的新范式与计算挑战 本部分关注贝叶斯统计推断中的计算瓶颈、模型选择的理论以及新型 MCMC 方法的收敛性分析。 1. 哈密顿蒙特卡洛(HMC)的几何收敛分析: 深入分析 HMC 算法中的哈密顿动力学在后验分布上的流体特性。讨论如何通过调整步长和质量矩阵的选择来最小化蒙特卡洛标准误差,以及在处理高曲率后验分布时,如何使用自适应或张量化质量矩阵来加速采样过程,并提供严格的几何收敛保证。 2. 模型证据的计算与选择: 探讨贝叶斯模型平均(BMA)中模型证据(Marginal Likelihood)的准确计算方法,如变分贝叶斯(VB)的理论局限性、嵌套采样的优势及其在小样本估计中的偏差。提供基于信息论的近似方法,如 Widely Applicable Information Criterion (WAIC) 和 LOO 交叉验证的渐近性质比较。 3. 分层模型中的超参数推断: 重点讨论在具有大量组(Large $N$, Large $J$)的分层结构中,如何实现对超参数的有效估计。分析完全池化、部分池化和无池化策略的统计权衡,并介绍正则化(如 weakly informative priors)在稳定高层方差估计中的作用,避免后验分布的退化。 本卷丛书旨在为高级研究人员和数据科学家提供深入的理论工具箱,助力其解决当前统计实践中最为棘手的、需要跨学科知识融合的复杂问题。其内容深度和理论严谨性远超标准应用教材的范畴。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我是在一次偶然的机会下,朋友向我推荐了《统计数据分析与应用丛书》。当时我正面临着一个数据分析上的难题,尝试了各种方法都收效甚微。抱着姑且一试的心态,我买下了这本书。没想到,这本书的内容就像一道曙光,照亮了我前进的道路。它的讲解方式非常系统化,从最基础的概念到最前沿的应用,都梳理得井井有条。我尤其欣赏书中关于统计建模的部分,作者并没有简单地罗列各种模型,而是深入浅出地讲解了每种模型的原理、适用场景以及优缺点。这让我能够根据实际问题的特点,选择最合适的模型,避免了盲目套用。而且,书中穿插了大量的代码示例,这对于我这样的实践者来说,简直是雪中送炭。我可以直接复制代码,然后根据自己的数据进行修改和调整,大大缩短了学习和应用的时间。我记得在处理一个时间序列分析的问题时,书中给出的案例和代码对我帮助巨大,让我很快就找到了解决方案。这本书就像一位经验丰富的导师,不仅教我“做什么”,更教我“为什么这么做”,让我知其然,更知其所以然。我深深地被这本书的实用性和系统性所折服,它是我数据分析道路上不可多得的宝贵财富。

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我是一名在校的学生,一直对数据分析这个领域充满了好奇,但又不知道从何下手。市面上关于数据分析的书籍琳琅满目,但我总觉得它们要么过于理论化,要么过于偏重某个特定的软件工具,缺乏系统的指导。偶然的机会,我听朋友推荐了《统计数据分析与应用丛书》,抱着试试看的心态买了回来。结果,这本书彻底改变了我对数据分析的认知。它以一种非常人性化的方式,将统计学中最核心的概念和方法娓娓道来,就像一位耐心的大姐姐在手把手地教我。书中的内容循序渐进,从最基础的数据描述到复杂的模型构建,每一步都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解,它用生动的图表和案例,展示了如何通过图形化的方式来呈现数据,让复杂的数据变得直观易懂。我以前总是觉得数据可视化只是锦上添花,但这本书让我明白,它在数据分析过程中起着至关重要的作用,能够帮助我们更快地发现数据中的模式和趋势。而且,书中还穿插了大量真实世界的案例,让我看到了统计学在各个领域的广泛应用,比如如何分析社交媒体的用户行为,如何优化电商平台的推荐算法,甚至是如何理解医学研究中的统计结果。这些案例都让我觉得统计学不再是抽象的理论,而是解决实际问题的强大工具。我发现,自从看了这本书,我对数据分析的信心大大增强,也更有动力去深入学习和探索这个领域了。

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我必须说,《统计数据分析与应用丛书》是我近年来读过的最令人印象深刻的一本技术类书籍。作为一名在科技行业工作多年的从业者,我深知数据在当今社会的重要性,也一直在寻找能够系统提升我数据分析能力的书籍。这本书无疑是我一直在寻找的那一本。它的内容组织结构非常合理,从统计学的基本概念出发,逐步深入到各种高级的应用方法。我尤其赞赏它在讲解每个概念时,都非常注重理论与实践的结合。书中大量的案例都来源于真实世界,涉及的领域也非常广泛,从商业决策到科学研究,再到社会现象分析,应有尽有。这让我能够清晰地看到,统计学是如何在各个领域发挥着至关重要的作用。我最喜欢的是书中关于机器学习和人工智能相关的统计学原理的讲解。虽然我之前接触过一些相关的技术,但总是感觉对背后的统计学基础理解不够深入。这本书很好地弥补了我的这一知识盲点,它用通俗易懂的语言,解释了那些复杂的算法是如何基于统计学原理运作的。阅读这本书的过程,就像是在跟一位经验丰富的统计学家进行一对一的交流,他不仅能解答我的疑惑,还能启发我思考新的问题。这本书的价值,远不止于传授知识,更在于它能够激发我对数据分析的兴趣,让我看到这个领域无限的可能性。

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坦白说,我之前对统计学一直存在一种“距离感”,总觉得它离我的生活和工作太远,是一门非常“学院派”的学问。但《统计数据分析与应用丛书》的出现,彻底打破了这种隔阂。它用一种非常接地气的方式,将统计学与我们的日常生活和工作紧密联系起来。我最深刻的印象是书中关于“预测”的部分。无论是预测股票市场的走势,还是预测产品的销售量,亦或是预测客户流失的可能性,这本书都提供了非常详实的方法和案例。我以前总觉得这些预测都是“玄学”,但这本书让我明白,只要掌握了正确的统计学方法,并且拥有足够的数据,我们就能在一定程度上“预测未来”,从而做出更主动的决策。它让我看到了统计学作为一种“工具”,能够帮助我们更好地驾驭不确定性。而且,这本书的语言风格非常吸引人,作者的文字流畅,逻辑清晰,即使是对于统计学初学者,也不会感到晦涩难懂。我经常会因为书中某个有趣的案例而读得津津有味,甚至会主动去收集相关的数据,尝试运用书中的方法进行分析。这本书不仅仅是传授知识,更重要的是,它激发了我对数据分析的浓厚兴趣,让我看到了一个全新的、充满无限可能的世界。

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刚开始拿到《统计数据分析与应用丛书》的时候,我并没有抱太大的期望,因为我对统计学的印象一直停留在枯燥、乏味、和数学公式的堆砌上。然而,这本书却彻底颠覆了我对统计学的刻板印象。它的语言风格非常独特,不是那种冰冷、生硬的教科书式叙述,而是充满了人文关怀和生活气息。作者仿佛是一位身边的朋友,用非常平易近人的方式,将那些复杂的统计概念娓娓道来。我记得书中讲到概率论的时候,并没有一开始就抛出复杂的公式,而是从生活中的一些随机事件入手,比如抛硬币、抽奖等等,让我们在轻松愉快的氛围中,体会到概率的奥秘。这种接地气的讲解方式,让我觉得统计学不再是高高在上的学术象牙塔,而是与我们的生活息息相关的实用工具。而且,书中大量的案例分析都非常精彩,它们都来自于真实的社会现象和商业实践,让我能够清晰地看到统计学在解决实际问题中的强大力量。我尤其喜欢书中关于数据挖掘和预测模型的部分,它让我明白了如何从海量的数据中发现隐藏的规律,并利用这些规律来做出更明智的决策。这本书不仅提升了我的专业技能,更重要的是,它让我对统计学产生了浓厚的兴趣,让我看到了这个领域充满魅力的另一面。

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我是一名刚入职场不久的年轻人,在工作中常常会接触到各种各样的数据。但我一直觉得我只是在“看”数据,而没有真正“理解”数据,更谈不上“利用”数据。是《统计数据分析与应用丛书》改变了这一切。这本书就像一位经验丰富的向导,带领我一步步走进数据分析的世界。它从最基础的概念讲起,比如什么是平均数、中位数、方差,以及它们在描述数据时各自的意义。然后,它会循序渐进地介绍更复杂的统计方法,比如假设检验、方差分析、回归分析等等。我最喜欢的是书中关于因果推断的讲解,它让我明白了如何从相关性中区分出因果性,避免了许多常见的误区。在实际工作中,我经常会遇到这样的问题:某个指标的提升是否真的由我们的某个措施引起?这本书提供的理论和方法,让我能够更科学地回答这些问题。而且,书中大量的图表和可视化示例,让抽象的统计概念变得直观易懂。我可以通过观察图表,快速地捕捉数据的关键信息,并进一步进行深入分析。这本书不仅提升了我的专业技能,更重要的是,它培养了我用数据说话的思维习惯,让我更加自信地面对工作中的各种挑战。

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说实话,我买《统计数据分析与应用丛书》的时候,并没有抱太大的期望,我只是觉得我需要提升一下数据分析的能力,找一本比较系统性的书来看看。没想到,这本书带给我的震撼是如此巨大。它不仅仅是一本书,更像是一位循循善诱的老师,将统计学复杂的概念用最简单易懂的方式呈现出来。我一直认为统计学是数学的一个分支,充斥着各种符号和公式,让人望而却步。但这本书完全颠覆了我的认知。它并没有把重点放在纯粹的数学推导上,而是更注重统计学在实际应用中的价值。书中大量的案例分析,让我看到了统计学是如何被应用到各个行业的,比如金融、医疗、市场营销等等。我最印象深刻的是书中关于假设检验的部分,我之前一直对这个概念感到模糊,不知道它到底有什么用。但这本书通过一个非常生动的实验,比如“测试一种新药是否有效”,让我清晰地理解了假设检验的逻辑和步骤,以及它在科学研究和实际决策中的重要性。它教会了我如何科学地提出问题,如何收集和分析数据,最终得出可靠的结论。我发现,掌握了统计学,就相当于拥有了一双“火眼金睛”,能够看穿事物背后的规律,做出更准确的判断。而且,这本书的语言风格也非常吸引人,作者的文笔流畅,逻辑清晰,读起来一点都不枯燥。我经常会因为书中的某个观点而驻足思考,甚至会反复阅读几遍,直到完全理解为止。这本书不仅提升了我的专业技能,更重要的是,它改变了我对统计学的看法,让我看到了它的魅力和无限可能。

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说实话,我之前对统计学一直抱着一种敬畏但又有些疏离的态度。总觉得它是一门高深的学问,与我的日常工作相去甚远。直到我遇到了《统计数据分析与应用丛书》,这种看法才被彻底改变。这本书的魅力在于它的“应用”二字。它并没有将统计学束之高阁,而是用非常生动、鲜活的例子,向我们展示了统计学在各个领域的实际应用。我最喜欢的是书中关于市场营销的数据分析案例,它教我如何通过分析消费者的购买行为来制定更有效的营销策略,如何通过用户画像来精准定位目标客户。这些内容对我来说,简直是醍醐灌顶。我以前总觉得这些都是一些“商业机密”,但这本书却大方地分享了其中的方法和思路,让我能够轻松地学习和借鉴。而且,书中不仅仅停留在案例的罗列,而是深入地讲解了每一个案例背后所应用的统计学原理和方法。比如,在分析用户活跃度的时候,它会详细讲解如何运用描述性统计、回归分析等方法,并给出相应的解释。这样的讲解方式,让我不仅能够理解“怎么做”,更能明白“为什么这么做”,从而真正掌握统计学分析的精髓。这本书让我看到了统计学作为一种强大的思维工具,可以帮助我们更好地理解世界,做出更明智的决策。

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这本《统计数据分析与应用丛书》真是太神奇了!我之前一直对统计学感到头疼,感觉它离我的生活很远,枯燥乏味,充满了各种复杂的公式和理论,每次看到都昏昏欲睡。但自从翻开这本书,我感觉整个世界都打开了新的大门。它不是那种堆砌着冰冷公式的教科书,而是用一种非常生动、贴近实际的方式,把统计学那些看似高深的概念娓娓道来。我记得里面讲到如何用统计学来分析市场趋势,怎么通过数据预测消费者行为,甚至还举例了如何运用统计方法来优化产品设计。我以前总觉得这些都是专家才能做的事情,但这本书让我明白,即使是一个普通人,只要掌握了这些方法,也能从海量的数据中挖掘出有价值的信息,做出更明智的决策。它就像一位经验丰富的向导,带领我穿越了曾经的迷雾,让我看到了统计学背后隐藏的强大力量。我尤其喜欢它在讲解每一个统计概念时,都会配上大量的实际案例,这些案例都非常贴近我们的日常生活和工作,让我很容易就能理解和消化。比如,书中讲到回归分析的时候,并没有一开始就抛出复杂的数学模型,而是先从一个简单的例子说起:我们如何预测一个人的身高和体重之间的关系,然后一步步引出线性回归的概念,并解释了其中的原理和应用场景。这样的讲解方式,让我觉得统计学不再是遥不可及的学术理论,而是实实在在可以解决问题的工具。我迫不及待地想把书里学到的知识应用到我自己的工作和生活中,我相信它一定会给我带来意想不到的惊喜。

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我一直认为,统计学是一门非常重要的学科,但同时也是一门非常难以入门的学科。很多市面上的书籍要么过于理论化,要么过于碎片化,很难建立起一个完整的知识体系。《统计数据分析与应用丛书》则恰好弥补了这一空白。这本书的优点在于它的系统性和全面性。它从统计学的基本原理讲起,逐步深入到各种复杂的统计模型和应用方法。我尤其欣赏它在讲解每个概念时,都非常注重逻辑的严谨性和条理的清晰性。它不会突然跳跃到某个复杂的概念,而是会层层递进,确保读者能够理解每一个步骤。我记得在学习贝叶斯统计的时候,我之前总是感到非常困惑,不知道它的核心思想是什么。但这本书通过一个非常形象的比喻,让我瞬间豁然开朗,明白了贝叶斯更新的精髓。而且,书中大量的案例都来自于实际应用,涉及到的领域非常广泛,从经济学、金融学到社会学、心理学,应有尽有。这让我能够清晰地看到,统计学是如何在各个领域发挥着至关重要的作用。这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一位博学的导师,它不仅传授给我知识,更重要的是,它教会了我如何思考,如何分析问题,如何利用统计学来解决现实世界中的各种挑战。

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