具体描述
随着计算机的快速发展, 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展, 可以说, 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向.
本书既包含一些经典的统计计算方法, 如求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等, 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法, 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等, 并通过某些实例, 对这些方法的应用进行了较详细的说明. 本书最后还提供了各种难度的习题.
本书可作为数学、统计学、科学计算等专业的本科生教材, 也可供统计学方向的研究生、工程技术人员和应用工作者参考使用.
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读后感
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用户评价
《计算统计》这个书名，让我联想到的是一种将理论与实践紧密结合的风格。我一直在寻找一本能够将抽象的统计概念，转化为具体的操作方法和实际应用的读物。我希望这本书不仅仅是介绍统计学的基础理论，更能教会我如何利用计算机工具来执行各种统计分析。比如，书中是否会介绍如何使用统计软件（如R、Python的统计库）来实现模型拟合、假设检验、参数估计等步骤？是否会包含一些案例研究，展示如何在不同领域（如金融、医学、社会科学）应用计算统计学解决实际问题？我对于书本的装订和纸张质量有着一定的要求，而这本书的触感和重量都让我觉得它是一本认真制作的学术书籍，这让我对其内容充满了期待。我希望通过这本书，能够获得一种“上手”的能力，不仅仅是停留在理论层面，而是真正能够利用计算统计学来解决我所面临的各种数据难题，并从中获得有价值的洞察。
评分我一直在寻找一本能够帮助我理解如何从看似杂乱无章的数据中提取有意义信息、并将其转化为 actionable insights 的书。《计算统计》这个书名，正好契合了我的需求。我猜想，这本书会涵盖从数据采集、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和解释的整个流程。我非常期待它能够详细讲解一些常用的统计方法，例如回归分析、方差分析、时间序列分析等，并且会说明如何在实践中使用计算机软件来实现这些分析。同时，我也希望这本书能够提供一些关于如何处理缺失数据、异常值以及如何进行特征工程的技巧。这本书的封面设计简洁而专业，深邃的蓝色背景给人一种沉静而睿智的感觉，这让我对接下来的阅读充满了期待。我希望通过阅读这本书，能够构建起一套完整的数据分析思维体系，掌握科学的分析方法，从而在面对复杂的数据挑战时，能够游刃有余，并从中获得有价值的商业或科学洞察。
评分这本书的封面设计着实吸引了我。那是一种沉静的蓝色，如同深邃的夜空，上面用一种银色的、略带金属质感的字体印着书名。排版非常简洁，没有多余的装饰，却透着一股专业和严谨的气息。我拿到这本书的时候，就有一种沉甸甸的，又充满期待的感觉。我一直对数据背后的规律和如何用数学工具来理解世界充满好奇，而这本书的名字《计算统计》正好点燃了我内心的火苗。我猜想，它会带我进入一个既有理论深度，又有实践指导的世界。在翻阅之前，我脑海中已经勾勒出各种可能的内容：也许会有对经典统计模型的深入剖析，解释它们是如何被构建和应用的；也许会有关于如何处理海量数据，以及在面对不确定性时做出理性决策的技巧；更有可能，它会揭示那些隐藏在看似杂乱数据中的模式和洞察，帮助我更好地理解我们周围的世界。这本书就像一个未知的宝藏，等待我去发掘其中蕴含的知识和智慧，我迫不及待地想知道它会给我带来怎样的惊喜，又会如何在我的认知地图上添上浓墨重彩的一笔。我希望它不仅能让我增长见识，更能激发我对统计学更深层次的兴趣，让我看到科学的力量是如何体现在数据之中的。
评分对于《计算统计》这本书，我有着非常具体且细致的期待。首先，我希望它能详细阐述统计建模的原理，不仅仅是罗列公式，更要解释模型背后的假设和推导过程。我尤其希望它能涉及一些高级的统计模型，例如混合效应模型、广义线性模型，甚至是机器学习中的一些统计学基础。其次，我期待书中能够有大量的计算实例，最好是使用Python或R等流行语言的代码示例，以便我能够立即上手实践。此外，我希望它能讲解如何对模型进行诊断，例如残差分析、敏感性分析，以及如何利用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。这本书的封面设计是一种深沉的墨绿色，搭配白色的书名，显得既专业又具有一定的艺术感，让我觉得它是一本既有深度又不失美感的读物。我希望通过阅读这本书，能够显著提升我的统计建模和数据分析能力，并且能够独立解决更加复杂和前沿的统计问题，最终在我的学术研究或实际工作中取得突破。
评分《计算统计》这个书名，让我联想到的不仅仅是数据分析的工具，更是对统计学背后逻辑的深刻探究。我希望这本书能够解释各种统计模型是如何被构建出来的，它们背后的假设是什么，以及在什么条件下这些假设才成立。我特别期待书中能够有关于统计学习理论的内容，例如偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合的解释，以及各种正则化技术的应用。我希望它不仅仅是“如何做”，更能解释“为什么这样做”。这本书的封面设计简洁大气，没有多余的装饰，却透露出一种严谨和学术的气息，这让我觉得它是一本真正有分量的著作。我希望通过阅读这本书，能够建立起对统计学更深层次的理解，不仅仅是掌握技术，更能理解统计思想的精髓，从而在面对新的问题时，能够灵活运用统计学来寻找最优的解决方案，并对结果有深刻的洞察。
评分我一直对数据驱动的决策过程充满兴趣，而《计算统计》这个书名，让我觉得它可能是一本能够系统讲解如何从数据中提取有价值信息的书。我期待它能够包含一些关于数据预处理、探索性数据分析（EDA）的章节，因为我知道，在进行复杂的统计建模之前，对数据进行充分的理解和清洗至关重要。此外，我非常希望书中能够深入探讨各种统计推断的方法，例如点估计、区间估计以及各种假设检验的原理和应用。我猜想，这本书还会涉及一些关于模型评估和选择的内容，比如如何判断一个统计模型是否适合我们的数据，以及如何选择最优的模型。这本书的封面设计简洁而专业，深蓝色的背景配上银色的书名，给人一种可靠和权威的感觉，这让我对书的内容充满了信心。我希望通过阅读这本书，能够建立起一套完整的数据分析思维框架，掌握从数据采集到模型构建，再到结果解读的全流程能力，从而更好地理解和应对复杂的世界。
评分我最近在寻找一本能够系统性地提升我数据分析能力的读物，而《计算统计》这个名字一下子就吸引了我。我一直认为，统计学不仅仅是枯燥的数字和公式，它更是连接我们与现实世界数据的一座桥梁，而“计算”这个词，则预示着它将侧重于如何将这些统计原理转化为实际可操作的工具，甚至可能包含一些算法和编程的应用。我期望这本书能够提供扎实的理论基础，但更重要的是，它能够指导我如何运用这些理论去解决实际问题。例如，我特别希望能学到如何有效地进行假设检验，理解不同统计模型的适用场景和局限性，以及如何解读和呈现分析结果。这本书的封面设计非常低调，没有花哨的插图，反而给人一种可靠和专业的印象。这让我对书的内容充满了信心，相信它不会是那种浮光掠影的介绍，而是会深入挖掘统计学的精髓，带给我耳目一新的感觉。我希望通过阅读这本书，能够更好地理解数据，掌握科学的分析方法，从而在我的工作和学习中做出更明智的决策。我期待它能给我打开一扇通往数据世界更深处的大门。
评分我对《计算统计》这本书的期望，更多地来自于它所传达的“计算”这一关键词。在我看来，统计学的发展离不开计算能力的提升，而现代统计学更是与计算机科学密不可分。我期待这本书能够探讨统计理论与计算方法之间的深刻联系，例如，如何利用数值计算的方法来解决复杂的统计问题，或者如何通过模拟来验证统计模型的有效性。我猜想，书中可能会介绍一些经典的计算统计算法，比如蒙特卡洛方法、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等，并解释它们在统计推断中的重要作用。同时，我也希望它能够涉及一些关于数据可视化和信息呈现的章节，因为清晰有效地展示数据分析结果同样是统计工作不可或缺的一部分。这本书的装帧设计很有质感，厚实的书页和舒适的纸张触感，都让我觉得它是一本值得细细品读的学术专著。我希望能通过这本书，不仅掌握统计学的基本原理，更能深入理解计算在统计学中的核心地位，从而在处理复杂和大规模数据集时，拥有更强大的工具和更深刻的理解。
评分我对《计算统计》这本书的期待，很大程度上源于它所暗示的“计算”过程。我一直觉得，统计学最吸引人的地方在于它能够用数学的语言来描述和理解现实世界的不确定性，而“计算”则意味着将这些抽象的理论付诸实践。我希望这本书能够详细地讲解一些常用的统计算法，比如如何利用迭代方法来优化模型参数，或者如何通过模拟来估计概率分布。我特别期待书中能够包含一些关于贝叶斯统计的内容，因为我认为贝叶斯方法在处理不确定性和更新信念方面有着独特的优势，而“计算”在贝叶斯推断中起着至关重要的作用。这本书的装帧非常精美，纸张厚实且印刷清晰，让我觉得它是一本值得珍藏的工具书。我希望通过阅读这本书，能够深入理解计算在统计学中的核心地位，掌握更强大的数据分析工具，并能够自信地运用统计学来解决各种复杂的实际问题，从而获得更深刻的洞察。
评分当我看到《计算统计》这本书时，首先想到的就是它可能涉及到的数学工具。我一直觉得，统计学是一门高度依赖数学的学科，而“计算”这个词，更是暗示了这本书会包含大量的数值计算和算法。我希望它能详细讲解一些常用的统计模型，比如线性回归、逻辑回归，甚至是更复杂的模型，并且会说明如何在实践中实现这些模型，比如使用Python或R这样的编程语言。另外，我非常期待书中能够有关于概率论和数理统计基础知识的回顾与深化，因为我知道扎实的理论基础是理解统计方法的前提。我希望这本书能够让我明白，为什么这些统计方法会有效，它们背后的数学原理是什么，而不仅仅是知道如何套用公式。这本书的封面设计非常沉稳，深色的背景和简洁的字体，让我觉得它是一本严谨的学术著作。我希望通过阅读这本书，能够更好地理解统计学的内在逻辑，掌握更强大的数据分析技能，并且能够自信地应对各种复杂的数据挑战。
评分书非常好，就是很多的地方都是数学公式书的标准写法这种写法比较消耗脑细胞。看的非常累，同时信息量非常大。看着真是累，但是收获很大。
评分太烂，词不达意
评分虽然是本科唯一一本英文教材, 但是对算法这种东西实在没兴趣, 讲的我迷糊.
评分被逼迫读不喜欢的书，偶然发现，表面和实质有很大的差距。 ps:论文比出版物还是要快速一些。
评分太烂，词不达意
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