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出版者:

作者:Daniel, Wayne W.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-3

价格:$ 183.06

装帧:

isbn号码:9780471746522

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 公共卫生
• 数据分析
• 研究方法
• 健康科学
• 生物医学
• 统计建模

好的，下面是一份关于一本名为《高级统计建模与应用》的图书简介，该书内容与您提到的《Biostatistics》无直接关联。 --- 图书简介：《高级统计建模与应用》 深入探索现代数据科学的核心工具与实践 在当今数据驱动的世界中，无论是学术研究、金融分析、工程优化还是商业决策，对复杂数据的深入理解和精确建模能力已成为不可或缺的核心竞争力。《高级统计建模与应用》（Advanced Statistical Modeling and Applications）正是一本旨在为读者提供坚实理论基础与强大实践能力的权威著作。本书超越了基础统计学的范畴，聚焦于当代统计学和机器学习交叉领域中最前沿、最实用的建模技术。 本书的创作目标是构建一座理论严谨性与实际操作性之间的桥梁。它不仅解释“如何”应用复杂的统计工具，更深入剖析这些工具背后的数学原理和假设条件，从而使用户能够在面对真实世界中充满噪声、高维和非线性数据时，做出审慎而恰当的模型选择、诊断与修正。 --- 第一部分：理论基石与回归的再审视 (Foundations and Re-examining Regression) 本书伊始，首先对经典线性模型（GLM）进行了深刻的梳理与拓展，确保读者对核心概念的掌握无懈可击。但不同于基础教材，本书迅速将焦点转向现代应用场景下的挑战。 1. 广义线性模型的深度解析： 我们详细探讨了泊松回归、负二项回归在计数数据建模中的优势与局限性，特别是针对过度离散（over-dispersion）问题的稳健性处理方法。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对具有层次结构或重复测量的数据（如时间序列、多中心研究数据），本书系统介绍了线性混合模型（LMM）和广义线性混合模型（GLMM）。内容涵盖随机截距、随机斜率模型的设定，以及如何准确估计协方差结构，这是处理复杂实验设计的关键。 3. 非参数与半参数回归： 鉴于现实数据很少完全服从线性假设，本书投入大量篇幅讲解了平滑技术。我们引入了局部加权散点平滑（LOESS）、样条函数（Splines）——包括样条回归和广义相加模型（GAMs）。重点在于如何利用交叉验证和赤池信息准则（AIC）等方法，客观地选择平滑的“自由度”，以平衡模型的拟合优度和泛化能力。 --- 第二部分：高维数据与正则化方法 (High-Dimensional Data and Regularization) 随着“大数据”时代的到来，特征维度（$p$）往往远大于样本数量（$n$），这给传统最小二乘法带来了灾难性的影响。本部分专注于应对这种高维挑战的现代技术。 4. 岭回归与套索（Ridge and Lasso）： 详尽对比了L2（岭回归）和L1（套索）惩罚项的内在机制。我们不仅展示了它们如何通过收缩系数来稳定模型，更重要的是，阐述了L1正则化实现变量选择（Feature Selection）的内在机理，这对于构建可解释的高维预测模型至关重要。 5. 弹性网络（Elastic Net）与交叉验证： 针对Lasso在处理高度相关特征组时的不稳定性和选择性偏倚，弹性网络作为两者的结合体被引入。本书强调了使用嵌套交叉验证（Nested Cross-Validation）来精确调优正则化参数 $lambda$ 和 $alpha$ 的最佳实践流程。 6. 主成分回归与偏最小二乘法（PLS）： 在处理多重共线性问题时，本书深入探讨了降维技术。PLS作为一种侧重于解释潜在变量与响应变量之间关系的方法，被详细剖析，并与传统的主成分分析（PCA）进行了功能和适用场景上的区分。 --- 第三部分：时间序列建模与状态空间方法 (Time Series Modeling and State-Space Framework) 对序列依赖数据的分析，要求模型必须内嵌时间结构。本部分为读者提供了分析动态系统的强大工具。 7. 经典时间序列模型拓展： 从ARIMA模型出发，本书详细介绍了如何处理非平稳性、季节性与趋势的分解。随后，我们重点讲解了GARCH族模型在金融波动率建模中的应用，以及如何检验异方差性的存在。 8. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 这一章节是本书的亮点之一。状态空间框架提供了一个灵活的统一视角来处理许多时间序列问题，包括潜变量模型和隐性马尔可夫模型（HMM）。通过对卡尔曼滤波（Kalman Filtering）算法的推导与实际应用，读者将能够理解如何实时估计和预测不可直接观测的系统状态。 9. 贝叶斯时间序列： 引入了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法，展示如何利用贝叶斯方法处理复杂的时间序列结构，尤其是在模型参数不确定性较大或需要引入先验知识时，贝叶斯方法展现出的强大灵活性。 --- 第四部分：模型选择、诊断与现代集成方法 (Model Selection, Diagnostics, and Modern Ensemble Methods) 一个好的模型不仅要拟合数据，更要具备良好的泛化能力和可信赖的诊断结果。 10. 稳健统计与异常值处理： 传统的最小二乘法对异常值极为敏感。本书介绍了M估计、S估计等稳健回归方法，并提供了在实际数据集中识别和处理异常值影响的系统化流程。 11. 机器学习中的统计思维： 现代预测模型如随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM）和XGBoost虽然常被归类于计算机科学，但其背后蕴含着深刻的统计学原理（如偏差-方差权衡、偏差-方差分解）。本章深入剖析了这些集成方法的内部工作机制，强调如何利用统计工具（如特征重要性分析和部分依赖图PDP）来解释这些“黑箱”模型。 12. 模型的因果推断与准实验设计： 跳出单纯的预测范畴，本书探讨了如何利用统计模型来估计因果效应。内容涵盖倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）等准实验设计方法，为读者提供了从相关性走向因果性的严谨工具。 --- 适用读者对象 《高级统计建模与应用》面向具备基础统计学知识（如熟悉线性回归、假设检验）的研究生、博士后、数据科学家、量化分析师以及需要将复杂模型应用于实际问题的工程师和领域专家。 本书的特色在于： 理论推导详尽而不失洞察力，结合大量的实际案例（使用R语言/Python代码片段演示），强调从模型假设到实际部署的完整流程，帮助读者真正掌握“统计建模”这门艺术与科学。阅读本书，您将获得驾驭复杂数据集、构建前沿预测和推断模型的信心与能力。 --- （预计总字数：约1550字）

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