Introductory Statistical Inference (Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Nitis Mukhopadhyay

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2006-02-07

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781574446135

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 推论统计
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 假设检验
• 置信区间
• 抽样分布
• 统计建模
• 数据分析

好的，这是一份针对不包含《Introductory Statistical Inference (Statistics)》内容的图书简介，力求详细且自然流畅。 --- 跨越数据洪流：现代决策科学与应用统计学前沿 图书名称：现代决策科学与应用统计学前沿 (Frontiers in Modern Decision Science and Applied Statistics) 作者群： 跨学科研究团队（经济学、计算机科学、生物统计学等多领域资深学者） 图书定位： 本书旨在为那些已经掌握基础概率论与描述性统计知识，并希望深入理解和应用高级统计模型、计算方法以及数据驱动决策理论的读者提供一套全面而深入的指南。它关注的是如何将理论框架应用于解决复杂、高维度的实际问题，尤其是在信息爆炸和计算能力飞速发展的当代背景下。 目标读者： 本书特别适合研究生、高年级本科生（统计学、数据科学、工程学、量化金融、生物信息学等专业）、数据分析师、以及寻求系统性提升复杂模型应用能力的行业专业人士。 内容提要与章节结构： 本书摒弃了传统统计学教科书侧重于小样本理论推导的叙述方式，转而聚焦于模型构建的适应性、计算效率以及结果的可解释性。全书分为五大部分，共十七章，层层递进，确保读者不仅“知道”模型是什么，更能“掌握”如何在真实世界中“使用”模型。 第一部分：高级推断基础与模型选择（Foundations of Advanced Inference and Model Selection） 本部分回顾并深化了对统计模型的理解，重点引入了模型有效性和稳健性的现代视角。 第一章：大样本理论与渐近性（Asymptotics in Modern Inference） 深入探讨中心极限定理在非独立同分布（Non-IID）数据下的推广，重点分析高维数据（High-Dimensionality）对传统渐近性质的影响。引入了随机正常化（Random Normalization）和经验过程理论（Empirical Process Theory）在验证大样本假设中的作用。讨论了有效信息量（Effective Sample Size）在时间序列和空间数据分析中的计算方法。 第二章：模型选择、信息准则与交叉验证的深度解析（Deep Dive into Model Selection Criteria and Cross-Validation） 超越AIC和BIC的基础应用。详细阐述了修正信息准则（如$C_p$统计量）的推导逻辑。重点分析了K折交叉验证（K-Fold CV）的偏差与方差权衡（Bias-Variance Trade-off），并引入了留一法（LOOCV）的计算优化策略。讨论了基于重采样（Resampling-based）的模型选择方法，如蒙特卡洛交叉验证（MC-CV）。 第三章：广义线性模型（GLMs）的扩展与负二项分布建模（Extensions of GLMs and Negative Binomial Modeling） 除了标准的泊松回归，本章专注于处理计数数据的过度离散问题（Overdispersion）。详细推导了负二项分布的拟合优度检验，并对比了其在生物医学数据和社交网络数据中的应用效果。探讨了随机效应（Random Effects）在GLMM（广义线性混合模型）中的选择与估计。 第二部分：高维数据分析与维度削减（High-Dimensional Data Analysis and Dimensionality Reduction） 面对特征数量远超样本量的数据集，本部分提供了必要的理论框架和实用工具。 第四章：收缩估计量：LASSO、Ridge与弹性网络（Shrinkage Estimators: LASSO, Ridge, and Elastic Net） 本书严格区分了L1和L2正则化的统计学意义。详细阐述了LASSO的稀疏性（Sparsity）产生的条件，并介绍了Oracle性质的证明思路。重点分析了弹性网络如何结合两者的优势，并讨论了最优正则化参数的选择策略，特别是基于稳健性测试的方法。 第五章：主成分分析（PCA）的高维扩展与非线性降维（High-Dimensional PCA and Non-linear Reduction） 超越标准PCA对协方差矩阵的依赖。本章介绍了在数据矩阵接近奇异时如何应用随机PCA（Randomized PCA）进行高效估计。系统性地引入了核PCA（Kernel PCA），并探讨了如何选择合适的核函数以捕获非线性结构，而非仅仅是线性投影。 第六章：判别分析与分类器性能评估（Discriminant Analysis and Classifier Performance Metrics） 对比线性判别分析（LDA）与二次判别分析（QDA）在高维情况下的局限性。本章着重于现代分类器（如支持向量机、梯度提升树）的评估框架，详细讲解了ROC曲线下面积（AUC）的计算复杂性与统计解释，以及多类错误率的校正方法。 第三部分：时间序列与空间统计模型（Time Series and Spatial Statistical Models） 本部分关注数据间的依赖结构，这是许多实际应用（如金融、环境科学）的核心挑战。 第七章：平稳性、单位根检验与ARIMA模型的深入结构（Stationarity, Unit Roots, and Deep ARIMA Structures） 详细分析了DF检验和ADF检验的零假设建立过程，以及它们在检验数据是否具有随机游走特性时的敏感性。探讨了季节性ARIMA（SARIMA）模型的参数识别流程，并引入了更复杂的状态空间模型（State-Space Models）作为其灵活的替代方案。 第八章：波动性建模：ARCH与GARCH族（Volatility Modeling: ARCH and GARCH Families） 在金融时间序列分析中至关重要的波动率建模。本书侧重于GARCH(1,1)的半参数估计，并深入分析了更高级的EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH模型，用以捕捉杠杆效应（Leverage Effects）。讨论了波动率预测区间的构建与实际应用中的校准。 第九章：空间自回归模型与克里金插值（Spatial Autoregressive Models and Kriging Interpolation） 引入空间统计的核心概念，包括空间邻近矩阵的构建（邻接、距离衰减）。详细推导了空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的极大似然估计（MLE）过程，并对比了不同克里金方法（简单、普通、通用）在估计空间异质性方面的优劣。 第四部分：贝叶斯统计推断的计算方法（Computational Methods in Bayesian Inference） 本部分将读者从精确解导向计算近似，这是处理复杂层次模型和非共轭模型的关键。 第十章：MCMC方法基础：Metropolis-Hastings 算法（Fundamentals of MCMC: The Metropolis-Hastings Algorithm） 详细分解了Metropolis-Hastings算法的收敛性要求和提议分布（Proposal Distribution）的选择策略。侧重于诊断统计量（如Gelman-Rubin统计量）在评估链收敛性方面的应用，而非仅仅是理论描述。 第十一章：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的高级采样技术（Advanced Sampling Techniques in MCMC） 重点介绍了吉布斯采样（Gibbs Sampling），并讨论了其在共轭先验不足时的局限性。引入了更高效的汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）及其变体NUTS，解释了其如何利用梯度信息加速在高维、强相关的参数空间中的探索效率。 第十二章：层次模型与贝叶斯模型平均（Hierarchical Models and Bayesian Model Averaging, BMA） 系统阐述了如何构建多层次的贝叶斯模型以处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中）。深入讨论了贝叶斯模型平均（BMA）在处理模型不确定性（Model Uncertainty）方面的优势，并对比了其与通过信息准则选择单一最优模型的区别。 第五部分：非参数与半参数方法（Nonparametric and Semiparametric Approaches） 本部分探索了当数据分布形态未知或模型形式过于受限时的替代方案。 第十三章：核密度估计及其带宽选择（Kernel Density Estimation and Bandwidth Selection） 详细阐述了核函数（Kernels）的类型及其对估计结果的影响。重点讲解了Silverman的规则和交叉验证法在自动确定最优平滑参数（带宽 $h$）中的实际操作与理论基础。 第十四章：广义加性模型（GAMs）与平滑样条（Generalized Additive Models and Smoothing Splines） 将线性模型的参数化扩展到灵活的函数形式。详细介绍了回归样条（Regression Splines）和三次自然样条（Cubic Natural Splines）的构造，以及如何通过惩罚项（Penalty Term）在模型的拟合度和光滑性之间取得平衡。 第十五章：生存分析与Cox比例风险模型（Survival Analysis and the Cox Proportional Hazards Model） 超越简单的生存时间描述，本章专注于Cox模型的半参数性质。推导了偏似然函数（Partial Likelihood）的构建，并讨论了如何检验比例风险假设（Proportional Hazards Assumption）的有效性。 第十六章：因果推断的统计学框架（Statistical Frameworks for Causal Inference） 本书将因果推断视为统计推断的一个特殊分支。重点介绍倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）的构建与平衡性检验，以及如何应用逆概率权重法（IPW）来模拟随机对照试验的环境，以估计平均处理效应（ATE）。 第十七章：应用案例与软件实践导论（Applied Case Studies and Software Implementation Notes） 本章将前述模型应用于大规模公开数据集（如基因表达数据、城市交通流数据）。着重于指导读者如何在R、Python（特定库如`statsmodels`, `scikit-learn`, `pymc`）环境中高效、准确地实现和解释复杂模型，并对计算资源的优化提出建议。 本书的特色： 计算视角优先： 强调模型背后的计算逻辑，而非仅仅是公式的推导，使读者能更好地与现代统计软件对接。 面向应用： 每个理论章节都配有深入的、来自真实研究领域（如精准医疗、高频交易）的案例分析，阐述模型选择的实际考量。 现代性： 大篇幅覆盖了高维数据处理（收缩方法）和贝叶斯计算（HMC），这些是当前统计前沿的核心内容。 无冗余重复： 内容结构逻辑严密，不包含初级描述统计或基础概率论的冗长介绍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆