Statistical Analysis and Modelling

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出版者:John Wiley & Sons
作者:Illian
出品人:
页数:560
译者:
出版时间:2008-2-14
价格:GBP 101.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470014912
丛书系列:
图书标签:
  • 学习
  • 统计分析
  • 统计建模
  • 数据分析
  • 回归分析
  • 时间序列
  • 概率论
  • 数理统计
  • 机器学习
  • 数据挖掘
  • 统计推断
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具体描述

Spatial point processes are mathematical models used to describe and analyse the geometrical structure of patterns formed by objects that are irregularly or randomly distributed in one-, two- or three-dimensional space. Examples include locations of trees in a forest, blood particles on a glass plate, galaxies in the universe, and particle centres in samples of material. Numerous aspects of the nature of a specific spatial point pattern may be described using the appropriate statistical methods. Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns provides a practical guide to the use of these specialised methods. The application-oriented approach helps demonstrate the benefits of this increasingly popular branch of statistics to a broad audience. The book: Provides an introduction to spatial point patterns for researchers across numerous areas of application Adopts an extremely accessible style, allowing the non-statistician complete understanding Describes the process of extracting knowledge from the data, emphasising the marked point process Demonstrates the analysis of complex datasets, using applied examples from areas including biology, forestry, and materials science Features a supplementary website containing example datasets. Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns is ideally suited for researchers in the many areas of application, including environmental statistics, ecology, physics, materials science, geostatistics, and biology. It is also suitable for students of statistics, mathematics, computer science, biology and geoinformatics.

好的,这是一份针对一本名为《Statistical Analysis and Modelling》的图书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介: --- 《计量经济学前沿:理论、方法与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计量经济学研究框架,聚焦于经济学、金融学及社会科学领域中最具挑战性的数据分析与模型构建问题。不同于侧重于基础统计学原理或特定软件操作的传统教材,本书致力于构建一个将前沿理论与实际应用紧密结合的知识体系,帮助读者掌握驾驭复杂经济现象所需的定量分析工具与思维方式。 全书分为四个核心部分,层层递进,覆盖了从经典计量模型到现代非线性、高维数据分析的广阔领域。 第一部分:计量经济学基础与模型的稳健性 本部分首先回顾了经典线性回归模型的理论基础,但重点放在了对模型假设的深入剖析及其在现实世界中的局限性。我们探讨了异方差性、序列相关性以及内生性问题——这三类在经济数据中最常出现的挑战。 我们详细阐述了广义最小二乘法(GLS)的原理和应用,并引入了半参数方法来减轻对误差结构分布的强硬假设。重点章节深入探讨了工具变量(IV)方法,不仅限于传统的两阶段最小二乘法(2SLS),更扩展到GMM(广义矩估计)框架下的一般化处理,强调了工具变量有效性的识别策略与检验。此外,针对面板数据,本书强调了固定效应(FE)与随机效应(RE)模型的选择标准,并引入了动态面板模型(如Arellano-Bond估计)以处理序列相关的误差项,这对于分析随时间变化的经济主体行为至关重要。 第二部分:时间序列分析的深化与金融计量 时间序列分析是理解宏观经济波动与金融市场动态的关键。本部分将时间序列分析提升到了一个更复杂的层次。我们不仅涵盖了ARIMA模型的传统应用,更侧重于处理非平稳性问题,如单位根检验的局限性以及协整分析(Cointegration)的实际操作。对于长期均衡关系的建模,本书详细介绍了Engle-Granger两步法和Johansen协整检验的细微差别及其应用场景。 在金融计量领域,本书着重分析了资产定价、波动率建模和风险管理。波动率建模是本部分的核心,我们不仅介绍了ARCH和GARCH模型,更深入探讨了其高阶形式(如GARCH(p,q))以及更具现实解释力的EGARCH和TGARCH模型,用于捕捉金融时间序列的杠杆效应。针对资产收益率的尖峰厚尾特征,我们引入了极值理论(Extreme Value Theory, EVT)在VaR(风险价值)计算中的应用,展示了如何构建更稳健的风险度量体系。 第三部分:因果推断与政策评估的现代方法 在许多社会科学研究中,确定经济政策或干预措施的真实因果效应是最终目标。本书专门辟出大量篇幅,系统梳理了现代计量经济学在因果推断领域的最新进展。 我们超越了简单的回归分析,重点介绍了准实验方法。对双重差分法(DiD)的讨论细致入微,特别关注了其核心平行趋势假设的检验与策略性构建。倾向得分匹配(PSM)被置于一个更广阔的匹配框架中进行讨论,同时引入了合成控制法(Synthetic Control Method, SCM),这对于评估针对特定地区或国家实施的重大政策(如税制改革或区域性补贴)的效果提供了强大的定量工具。此外,本书还覆盖了断点回归设计(Regression Discontinuity Design, RDD)的清晰识别策略,以及如何利用工具变量方法识别因果效应的识别条件。 第四部分:高维数据、机器学习与非参数方法 面对现代数据爆炸的趋势,传统的参数模型往往难以有效处理变量维度远高于样本量(p > n)的情况。本部分聚焦于高维数据分析的前沿技术,特别是那些在经济预测和结构化建模中显示出巨大潜力的机器学习方法。 我们介绍了正则化方法,如Lasso和Ridge回归,解释了它们如何在维度灾难面前实现特征选择和参数收缩。对于经济预测任务,本书探讨了因子模型(Factor Models)以及主成分分析(PCA)在提取潜在经济驱动力方面的应用。更进一步,我们介绍了非参数回归技术,如局部线性拟合(Loess),展示了如何在不预设特定函数形式的情况下,灵活捕捉数据中的非线性关系。最后,本书讨论了机器学习模型(如随机森林和梯度提升树)在处理复杂的异质性效应和预测任务中的优势与局限性,并强调了经济学解释性与预测精度的权衡。 目标读者 本书适用于高年级本科生、研究生(硕士和博士)以及需要进行前沿定量研究的学术研究人员、高级经济分析师和数据科学家。它要求读者具备微积分和基础线性代数知识,并对传统的统计推断有初步了解。本书的实践导向性意味着,虽然理论推导详尽,但所有核心概念都辅以清晰的经济学案例和(通过R/Python实现的)实证演示,确保读者能够将学到的知识迅速应用于解决复杂的实际经济问题。通过本书的学习,读者将能够批判性地评估现有研究的计量方法,并独立设计和执行严谨的经济学实证研究。 ---

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"Aim of point process statistics is to analyse the geometrical structure of patterns formed by objects that are distributed randomly in 1,2,3-D spaces. Point processes are stochastic models of irregular point patterns. A point pattern is a collection of points in some area or set and is typically interpreted as a sample from (or realisation of) .."

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"Aim of point process statistics is to analyse the geometrical structure of patterns formed by objects that are distributed randomly in 1,2,3-D spaces. Point processes are stochastic models of irregular point patterns. A point pattern is a collection of points in some area or set and is typically interpreted as a sample from (or realisation of) .."

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