Statistical Methods, Experimental Design, and Scientific Inference pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:R. A. Fisher

出品人:

页数:870

译者:

出版时间:1990-8-9

价格:USD 150.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198522294

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 数据处理
• 统计技术
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• 实验统计
• 统计学
• 科研方法
• 概率论
• 统计建模

好的，这是一本名为《Foundations of Modern Data Analysis》的图书简介，旨在为读者提供现代数据分析领域的核心理论与实践基础，完全不涉及《Statistical Methods, Experimental Design, and Scientific Inference》的内容。 --- 图书名称：Foundations of Modern Data Analysis 图书简介 导言：数据时代的基石与洞察的导航 在当今由海量数据驱动的时代，有效的数据分析能力已不再是特定领域专家的专属技能，而是所有寻求基于证据决策的机构和个人的核心竞争力。本书《Foundations of Modern Data Analysis》致力于为读者构建一个坚实而全面的现代数据分析框架，超越传统的统计学叙事，深入探讨当前机器学习、计算统计学以及大规模数据处理领域的核心概念、方法论和实践工具。我们旨在填补理论深度与实际应用之间的鸿沟，使读者能够自信地处理现实世界中复杂、高维且往往不完整的数据集。 本书的结构设计旨在引导读者从基础的概率论和线性代数回顾出发，逐步攀升至复杂模型的构建与评估。我们强调分析思维的重要性——不仅仅是运行代码，更是理解模型背后的假设、局限性以及如何从分析结果中提取出可操作的、具有因果洞察的知识。 第一部分：概率与数学基础的重申（Revisiting the Mathematical Core） 现代数据分析深深植根于严谨的数学基础。本部分将对读者进行必要的准备，确保对驱动高级分析方法的底层机制有清晰的认识。 随机变量与概率分布的深度探索： 我们将超越基础的离散和连续分布，重点探讨高维分布的特性，如多元正态分布（Multivariate Normal Distribution）的协方差结构、极值理论的基础概念，以及如何使用生成函数（Generating Functions）来理解分布的复合效应。 线性代数在数据结构中的应用： 数据集在本质上是矩阵。本章详细阐述了矩阵分解技术（如奇异值分解SVD、LU分解）如何用于数据降维、特征提取和噪声去除。重点讨论了矩阵范数在正则化（Regularization）中的作用及其几何意义。 优化理论的核心算法： 多数数据模型是通过最小化或最大化某一目标函数来确定的。本部分将深入介绍凸优化（Convex Optimization）的基础，包括梯度下降法（Gradient Descent）的变体，如随机梯度下降（SGD）及其在处理大规模数据集时的收敛性分析。 第二部分：经典推断与计算统计学的融合（Bridging Inference and Computational Statistics） 本部分开始将理论知识应用于数据推断，关注如何从样本数据中对未知参数得出可靠的结论，并引入计算方法来解决解析解难以获得的场景。 最大似然估计（MLE）与贝叶斯方法论： 对MLE的原理进行深入剖析，包括其渐近性质。随后，本书引入贝叶斯统计学的核心范式，侧重于先验分布的选择、似然函数的构建，以及如何通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法（如Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling）进行后验分布的采样和推断。 非参数估计与平滑技术： 在数据结构复杂或参数模型设定不佳的情况下，非参数方法至关重要。本章详细介绍核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的带宽选择标准，以及局部加权回归（LOESS/LOWESS）的机制，探讨它们在描述数据潜在结构方面的优势。 假设检验的现代视角： 摒弃对$p$值的盲目崇拜，本书探讨了更稳健的检验方法，如置换检验（Permutation Tests）和自助法（Bootstrap Methods）在构建置信区间和进行模型诊断中的实际应用。 第三部分：高维数据与机器学习范式（High-Dimensionality and Machine Learning Paradigms） 现代分析的核心挑战在于处理特征数量远超观测数量的高维数据。本部分聚焦于维度约简、模型选择和预测性能的评估。 维度缩减技术精讲： 主成分分析（PCA）的理论限制被超越，我们详细研究了流形学习（Manifold Learning）的概念，例如t-SNE和UMAP，及其在可视化复杂数据结构中的应用。偏最小二乘（PLS）作为一种同时考虑协变量和响应变量信息的降维方法也将被深入探讨。 惩罚回归模型（Regularized Regression）： 线性模型的稳定性在高维情况下极易崩溃。本章聚焦于Lasso（L1惩罚）的稀疏性产生机制、Ridge（L2惩罚）对多重共线性的处理，以及Elastic Net如何结合两者的优点，实现变量选择与系数收缩的平衡。 模型选择与交叉验证策略： 探讨了信息准则（AIC, BIC）的局限性，并系统性地介绍了各种交叉验证（Cross-Validation）方案，包括$k$-折、留一法（LOOCV）和分层抽样交叉验证，强调在时间序列和空间数据中应用适当验证方法的必要性。 第四部分：复杂模型与现代预测框架（Advanced Modeling and Predictive Frameworks） 本部分将目光投向当前预测分析领域的主流技术，重点在于模型的解释性与预测力的平衡。 广义加性模型（GAMs）的灵活性： GAMs允许将非线性关系纳入回归框架，同时保持一定的可解释性。本书详述了如何使用样条函数（Splines）来灵活地拟合响应变量与预测变量之间的关系，以及如何在多维交互作用中应用GAM。 树形集成方法（Tree-Based Ensembles）： 深度解析决策树构建的贪婪算法。重点对比随机森林（Random Forests）的Bagging策略和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBMs）的迭代残差拟合机制。特别关注XGBoost、LightGBM等现代框架的设计哲学，及其在处理大规模稀疏数据时的效率优化。 模型可解释性（XAI）工具箱： 随着模型复杂度的提升，理解“为什么”变得愈发重要。本章介绍了解释黑箱模型的关键工具，包括局部可解释性模型（LIME）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，它们如何提供对个体预测的局部归因分析，从而建立对模型的信任。 总结：从分析到实践的闭环 《Foundations of Modern Data Analysis》不仅是一本理论教材，更是一份实用的操作指南。本书的每一个章节都配有丰富的R语言和Python代码示例，这些示例直接链接到现代数据科学库，确保读者能够立即将学到的概念转化为可执行的分析流程。 本书的最终目标是培养读者具备一种“数据素养”——能够批判性地评估数据质量、审慎地选择分析方法、准确地解释结果，并在实际业务或科研场景中构建出既有预测能力又具备可解释性的分析解决方案。本书是数据科学家、量化分析师、高级统计学学生以及任何希望在数据驱动的世界中做出更明智决策的专业人士的必备参考书。

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