Statistics in the 21st Century (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Raffery, Adrian E.; Raftery, Adrian E.; Tanner, Martin Abba

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2001-07-09

价格:USD 66.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584882725

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 数学
• Statistics
• Data Science
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• Applied Probability
• Statistical Modeling
• 21st Century
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《21世纪统计学》 前言 在信息爆炸、数据驱动的时代，统计学早已不再是象牙塔里的学术分支，而是渗透到我们生活方方面面的核心工具。从科学研究的严谨论证，到商业决策的精准预测，再到社会治理的科学规划，统计学的身影无处不在。本书旨在全面而深入地探讨21世纪统计学的发展脉络、核心理论、前沿方法及其广泛应用，为读者提供一个理解和掌握现代统计学知识的系统性框架。我们希望通过本书，读者能够深刻认识到统计学在解决复杂现实问题中的重要作用，并激发他们对这一迷人领域的进一步探索。 第一章：统计学基石的回顾与展望 统计学作为一门研究如何收集、分析、解释、呈现和组织数据的科学，其根基深植于概率论和数学分析。在本章中，我们将首先回顾统计学的几个基本概念，包括： 数据类型与测量尺度： 从定性数据（如分类变量、顺序变量）到定量数据（如区间变量、比率变量），理解不同数据类型的重要性及其对统计方法选择的影响。 描述性统计： 掌握如何通过均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等描述性统计量来概括和理解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。我们将深入探讨直方图、箱线图、散点图等可视化工具在数据探索中的作用。 推断性统计： 介绍统计推断的核心思想，即如何从样本数据中对总体进行推断。这包括参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的原理。我们将重点梳理参数统计（如t检验、F检验、卡方检验）和非参数统计方法的基本框架。 概率论基础： 简要回顾概率论的基本概念，如随机变量、概率分布（离散型和连续型）、期望、方差等，强调其作为统计推断理论基础的不可替代性。 在此基础上，我们将展望21世纪统计学面临的新挑战和发展方向。例如，面对海量、高维度、异构性的数据，传统的统计方法可能面临计算效率低下、模型解释性减弱等问题，这促使统计学与计算机科学、人工智能等领域深度融合，催生出新的理论和技术。 第二章：现代统计建模：灵活与预测 21世纪的统计学在模型构建方面展现出前所未有的灵活性和预测能力。本章将深入探讨一系列现代统计建模方法： 广义线性模型（GLM）： 扩展了经典的线性回归模型，GLM能够处理响应变量服从非正态分布的情况，如泊松回归（用于计数数据）、逻辑回归（用于二分类数据）。我们将详细阐述其理论基础、模型拟合与评估方法。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 尤其适用于处理具有层次结构或重复测量的数据，例如多中心临床试验、纵向研究等。混合效应模型能够同时捕捉固定效应（研究者感兴趣的总体效应）和随机效应（个体间的变异性），从而提供更准确的估计和更有效的推断。 时间序列分析： 随着对动态过程理解的深入，时间序列分析在金融、经济、气象、工程等领域变得日益重要。本章将介绍ARIMA模型、状态空间模型、GARCH模型等经典和现代时间序列模型，探讨趋势、季节性、周期性和自相关性的建模方法，以及预测与异常检测技术。 生存分析（Survival Analysis）： 关注事件发生的时间，如患者生存时间、设备失效时间等。我们将介绍Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等核心概念，探讨截尾数据处理、协变量对生存期的影响以及生存率的估计。 第三章：大数据时代的统计方法：维度与结构 大数据以其“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity）对传统统计方法提出了严峻挑战。本章将聚焦于应对大数据挑战的关键统计技术： 降维技术： 主成分分析（PCA）： 一种经典的线性降维方法，通过正交变换将数据投影到新的低维空间，使得数据在新的空间内方差最大化。 因子分析（Factor Analysis）： 旨在发现潜在的、不可观测的因子，这些因子能够解释观测变量之间的相关性。 非线性降维方法： 如t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）和UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection），它们在可视化高维数据时表现出色，能够保留局部和全局结构。 模型选择与正则化： Lasso和Ridge回归： 通过向损失函数添加L1或L2范数惩罚项，实现变量选择（Lasso）和缩小系数（Ridge），有效防止过拟合，特别适用于高维数据。 弹性网络（Elastic Net）： 结合了Lasso和Ridge的优点，能够同时处理相关变量和进行变量选择。 交叉验证（Cross-validation）： 一种系统性的模型评估技术，用于估计模型在未见数据上的泛化能力，是模型选择和调参的关键步骤。 聚类分析（Clustering Analysis）： 探索数据中的自然分组，识别相似的样本或对象。本章将介绍K-means、层次聚类、DBSCAN等算法，并讨论聚类评估的指标。 异常检测（Outlier Detection）： 识别数据中与其他观测值显著不同的数据点。我们将探讨基于统计分布、距离、密度以及模型的方法。 第四章：机器学习与统计学的融合：预测与分类 机器学习的快速发展极大地丰富了统计学的工具箱，尤其在预测和分类任务上取得了巨大成功。本章将深入探讨机器学习中的统计学原理和方法： 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（装袋）： 如随机森林（Random Forest），通过构建多个决策树并对结果进行平均或投票，提高模型的稳定性和准确性。 Boosting（提升）： 如AdaBoost、Gradient Boosting（包括XGBoost、LightGBM），通过顺序训练弱学习器，并逐个修正前一个学习器的错误，以期获得更强的预测能力。 支持向量机（SVM）： 一种强大的监督学习模型，通过寻找最优超平面来区分不同类别的数据，并能处理非线性可分的情况。 核方法（Kernel Methods）： 允许在特征空间中进行线性计算，从而实现非线性分类和回归。 神经网络与深度学习： 尽管深度学习本身是一门独立的领域，但其底层许多思想和技术都与统计学紧密相连。本章将简要介绍神经网络的基本结构，以及其在处理图像、文本等复杂数据时的统计学启示。 第五章：因果推断：超越相关性 在现代研究和决策中，理解变量之间的因果关系至关重要，这远比仅仅发现相关性更为复杂和深刻。本章将探讨因果推断的核心概念和方法： 潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）： 由Rubin提出，提供了一个严格定义因果效应的框架，区分了观测到的结果和在不同处理条件下可能发生的结果。 因果图模型（Causal Graphical Models）： 如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和结构方程模型（Structural Equation Models），利用图形化结构来表示变量之间的因果关系，便于进行因果推断和诊断。 匹配方法： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching）： 通过估计个体接受处理的概率（倾向得分），并对具有相似倾向得分的个体进行匹配，以近似随机对照试验的效果。 最近邻匹配（Nearest Neighbor Matching）： 直接根据协变量的相似性进行匹配。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 当存在混淆偏倚时，寻找一个不直接影响结果变量，但能影响处理变量的“工具变量”，从而估计处理的因果效应。 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）： 利用某个阈值来划分处理组和控制组，适用于存在明确分配规则的场景。 差分中差法（Difference-in-Differences, DiD）： 通过比较处理组和控制组在干预前后的变化差异，来估计干预的平均处理效应。 第六章：统计学的伦理、可重复性与透明度 随着统计学在社会各领域的影响力日益增强，对其伦理、可重复性和透明度的关注也愈发重要。本章将探讨： 数据隐私与安全： 在收集、存储和分析数据时，如何保护个人隐私，遵守相关法律法规，例如差分隐私（Differential Privacy）等技术。 统计显著性与P值： 深入讨论P值在统计推断中的作用和局限性，以及“P-hacking”等不当研究实践。强调可重复性研究的重要性，以及如何进行稳健的科学结论的解读。 透明的研究实践： 鼓励研究人员公开数据、代码和分析方法，以提高研究的可信度和可重复性。版本控制工具（如Git）在研究中的应用。 统计咨询与沟通： 强调统计学家在与非统计学专业人士沟通时的责任，如何清晰、准确地传达统计结果，避免误解和误导。 算法偏见与公平性： 在使用统计模型和机器学习算法时，如何识别和减轻潜在的算法偏见，确保公平性和公正性。 第七章：统计学在特定领域的应用 统计学作为一门通用学科，其应用范围极其广泛。本章将通过具体案例，展示统计学在以下几个关键领域的应用： 生物统计学（Biostatistics）： 药物研发中的临床试验设计与分析，流行病学研究，基因组学数据分析，疾病风险预测等。 经济计量学（Econometrics）： 宏观经济预测，微观经济行为分析，金融市场建模，风险管理，政策评估等。 社会科学统计（Social Science Statistics）： 调查研究设计与分析，社会网络分析，舆情分析，教育评估，心理学研究等。 工程与质量控制（Engineering and Quality Control）： 过程能力分析，可靠性工程，实验设计（DOE），故障诊断与预测等。 环境科学（Environmental Science）： 气候变化建模，生态系统分析，污染监测与预测，资源管理等。 结论 《21世纪统计学》力求为读者呈现一幅现代统计学发展的全景图。我们相信，统计学不仅是一门描述和预测的学科，更是一种严谨的思维方式和解决问题的强大工具。随着技术的不断进步和数据的日益增长，统计学将继续在推动科学发现、技术创新和社会进步方面发挥不可替代的作用。我们希望本书能够成为您探索这个激动人心的领域的宝贵起点。

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这本书的封面设计简洁大气，散发着一种专业而沉稳的气质，拿到手里就能感受到它作为学术专著的分量。从目录来看，内容覆盖面极广，从传统的统计学理论基础，到面向现代数据科学挑战的最新方法论，似乎都有涉猎。我尤其欣赏它对统计思维在不同应用场景中渗透的探讨，这不仅仅是公式和模型的堆砌，更像是一场关于如何用数据理性思考的深度对话。比如，书中对贝叶斯方法的现代诠释，似乎摆脱了过去那种过于晦涩的理论框架，尝试用更贴近实践的语言来阐述其核心思想，这对渴望从理论走向实践的读者来说，无疑是极大的福音。整体的排版和印刷质量也无可挑剔，大量的图表清晰易读，复杂的数学符号排布得井井有条，让人在长时间阅读中保持高度的专注力。

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从内容深度来看，这本书的学术积累是毋庸置疑的。它在对经典统计框架进行梳理的同时，也相当大胆地引入了许多前沿的计算统计和大规模数据分析技术。特别是关于非参数估计和时间序列分析的部分，其详尽程度和广度都令人印象深刻。我个人非常欣赏作者对历史脉络的梳理，它能够帮助读者理解为什么某些方法会被发展出来，以及它们在特定历史背景下的优势与局限。这使得统计学不再是孤立存在的知识体系，而是一门在不断迭代和自我修正中成长的科学。即便是那些看似已经成熟的领域，书中也提供了最新的研究进展和尚未解决的难题，有效地激发了读者进一步探索的欲望。

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整体而言，这本书的阅读过程更像是一次酣畅淋漓的思维体操。它没有提供唾手可得的“速成秘籍”，而是引导读者去构建一个更为坚实和灵活的统计思维框架。书中的习题和案例分析（如果包含的话，仅从结构推断）想必也是精心设计的，旨在测试读者对核心概念的真正掌握程度，而非简单的公式套用能力。它迫使你停下来，思考在具体情境下，哪种统计工具才是最恰当的“手术刀”，以及如何批判性地解读结果。对于那些希望将统计学能力提升到能够驾驭复杂、不确定现实世界挑战水平的专业人士来说，这本书无疑是一笔宝贵的智力投资，它提供的不仅仅是知识，更是一种深层次的洞察力。

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这本书的视野显然超越了纯粹的学术象牙塔，它充满了对当代社会热点问题的关切。我注意到其中有专门章节讨论了因果推断在社会科学和公共政策制定中的关键作用，这在我阅读过的许多经典统计教材中是相对较少深入探讨的领域。作者似乎非常敏锐地捕捉到了当前数据伦理和模型透明度日益重要的趋势，并试图在统计方法的介绍中植入这种批判性的视角。例如，在讨论机器学习模型的可解释性时，书中提出的诊断工具和评估标准，显得非常务实和具有前瞻性，远非那些只关注预测精度的肤浅论述可比。这使得这本书更像是一本面向未来决策者的工具书，而非仅仅是研究人员的参考手册。

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阅读体验上，这本书的行文逻辑非常严密，作者似乎非常注重知识的递进关系，每一个概念的引入都经过了深思熟虑，确保读者不会在某个知识点上感到突兀或理解滞涩。我发现它在探讨高级统计模型时，并没有急于抛出复杂的数学推导，而是先用非常直观的例子勾勒出模型试图解决的核心问题，这种“问题导向”的叙述方式极大地降低了学习门槛。例如，对于高维数据处理中的维度灾难问题，书中对正则化方法的介绍，不仅仅停留在Lasso和Ridge的公式层面，更深入地探讨了它们在信息损失与模型可解释性之间权衡的哲学意义。这种兼顾数学严谨性与直观理解的平衡感，使得即便是对统计学有一定基础的读者，也能从中获得新的启发，发现自己过去理解上的盲点。

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