計算統計（第2版）/國外名校最新教材精選 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　現代統計計算完全指南，玩轉數據科學必備
　　本書提供統計計算理論和實踐的完全指南。第2版涵蓋瞭現代和經典統計的大部分論題，包括優化、積分、濛特卡洛方法、自助法、密度估計和光滑。不但從概念上通過逐步描述解釋算法，並且通過例子和習題進行詳細地闡述。

內容簡介

　　本書提供統計計算理論和實踐的完全指南。第2版涵蓋瞭現代和經典統計的大部分論題，包括優化、積分、濛特卡洛方法、自助法、密度估計和光滑。不但從概念上通過逐步描述解釋算法，並且通過例子和習題進行詳細地闡述。
　　第2版重要的特點包括：
　　l 例子來自於各個領域的實際應用，包括遺傳學、生態學、經濟學、網絡係統、生物學和藥學。
　　l 解釋瞭為什麼計算方法是大多數統計方法的重要組成部分，比如貝葉斯模型、綫性和廣義綫性模型、隨機效應模型、生存模型和隱馬爾科夫模型。
　　l 進一步擴展覆蓋瞭馬爾科夫鏈濛特卡洛方法。
　　l 增加新的論題，比如序貫抽樣方法、粒子濾波、無梯度優化、基於數據的自助法和濛特卡洛方法。
　　l 新的習題和例子能幫助讀者訓練應用計算方法解決眾多領域內統計問題的能力。
　　l 本書的網站給齣瞭R語言擴展包並提供瞭數據和代碼。
　　本書非常適用於作為高年級本科生或者研究生的統計計算課程，也可以作為實際統計工作者的參考。

作者簡介

　　GEOF H. GIVENS，博士，科洛拉多州立大學統計係副教授。他是期刊Computational Statistics and Data Analysis的副主編。他的研究興趣包括野生動物保護生物學中的統計問題、種群建模和管理、計算機自動人臉識彆。

　　JENNIFER A. HOETING, 博士，科洛拉多州立大學統計係教授。她主持瞭國傢自然基金，也是期刊Journal of the American Statistical Association和Environmetrics的副主編。她的研究興趣包括空間統計、貝葉斯方法和模型選擇。

　　Givens和 Hoeting已經教授研究生計算統計課程將近20年，並開設瞭針對全球領先的統計學傢和科學傢的短期課程。

目錄

第1章 迴顧
1.1 數學記號. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Taylor 定理和數學極限理論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 統計記號和概率分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 似然推斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 貝葉斯推斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6 統計極限理論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7 馬氏鏈. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.8 計算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
第一部分優化 17
第2章 優化與求解非綫性方程組19
2.1 單變量問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2 多元問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
第3章 組閤優化 51
3.1 難題和NP 完備性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2 局部搜索法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.3 模擬退火. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.4 遺傳算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.5 禁忌算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
第4 章 EM優化方法 82
4.1 缺失數據、邊際化和符號. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.2 EM 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.3 EM 變型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
第二部分積分和模擬109
第5 章 數值積分 111
5.1 Newton-C?otes 求積. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.2 Romberg 積分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.3 Gauss 求積. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.4 常見問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
第6 章 模擬與Monte Carlo 積分 130
6.1 Monte Carlo 方法介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
6.2 精確模擬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.3 近似模擬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
6.4 方差縮減技術. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
第7 章 MCMC 方法 172
7.1 METROPOLIS-HASTINGS 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
7.2 Gibbs 抽樣機. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
7.3 實施. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
第8 章MCMC 中的深入論題 202
8.1 自適應MCMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
8.2 可逆跳躍MCMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
8.3 輔助變量方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
8.4 其他METROPOLIS-HASTINGS 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
8.5 完美抽樣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
8.6 馬爾科夫鏈極大似然. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
8.7 例子:馬爾科夫隨機域上的MCMC 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
第三部分Bootstrapping 243
第9 章 Bootstrapping 245
9.1 Bootstrap 的基本原則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
9.2 基本方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
9.3 Bootstrap 推斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
9.4 縮減濛特卡洛誤差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
9.5 相依數據的Bootstrapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
9.6 Bootstrap 的性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
9.7 Bootstrap 方法的其他用途. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
9.8 置換檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
第四部分 密度估計和光滑方法275
第10章 非參密度估計 277
10.1 績效度量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
10.2 核密度估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
10.3 非核方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
10.4 多元方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
習題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306
第11章 二元光滑方法 309
第12章 多元光滑方法 334

前言/序言

　　第2版譯者序
　　自2013年的大數據元年開始，大數據的概念被國內外越來越多的專傢學者認可、接受和研究，在國傢層麵上也開始利用大數據關注民生，服務經濟生活。大數據科學集多種學科知識於一身，促進瞭多種學科特彆是統計學的發展。計算統計是統計學裏引人入勝並且相對較新的領域，計算統計主要依據數據說話，可以為大數據科學的發展保駕護航。同時大數據科學的發展實現瞭對數據進行多維度的展示，同時也促進瞭計算統計的繁榮。
　　目前國內很多高校把計算統計作為統計學本科專業的一門重要基礎課程，而且越來越多的相關專業本科生或者研究生也都選修此課程。本書包含瞭現代計算統計中的大多數內容，主要包括優化方法、積分和模擬、自助法、密度估計以及光滑技術。本書的讀者對象為統計和相關專業的研究生、統計學傢和其他領域作定量分析的科學工作者。對讀者的數學水平的要求不超過泰勒級數和綫性代數。要求的統計知識僅限於一年級研究生所學的統計和概率論內容。為瞭方便讀者自學，第1 章是基礎知識迴顧，所以很適閤於自學或者作為教材使用。另外本書作者網站給齣瞭全書使用的R 語言代碼以及數據集，讀者可以自行下載使用，並可以根據代碼和數據重現書上的圖形和錶格。
　　本書基於中文的第1 版進行翻譯。第1 版的翻譯工作由南開大學王兆軍老師、劉民韆老師、鄒長亮老師和楊建峰老師完成。感謝在第2 版的翻譯過程中王兆軍老師提供的幫助。全書由周丙常統稿。
　　感謝西安交通大學齣版社李穎編輯精心而細緻的工作以及在本書翻譯過程中給予我們的大力支持和幫助，使得該書能夠順利齣版。
　　感謝2017 年西北工業大學“雙一流”研究生核心課程及教學團隊建設項目(17GZ030112)的支持。
　　由於譯者的中英文水平及專業知識有限，翻譯之中的不當之處歡迎廣大讀者批評指正。第一譯者采用TEX 排版全文，所以第一譯者對所有的筆誤負責。歡迎讀者針對本書內容進
　　行溝通指正。
　　譯者
　　2017 年12 月西安


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