國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎 [Elements of Computational Statistics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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James，E.Gentle 著

圖書標籤:

• 計算統計學
• 統計學
• 數學
• 計算方法
• 數據分析
• 概率論
• 統計推斷
• 影印版
• 國外數學名著
• 經典教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030166869

版次：1

商品編碼：11918308

包裝：精裝

叢書名： 國外數學名著係列（影印版）

外文名稱：Elements of Computational Statistics

開本：16開

齣版時間：2006-01-01

用紙：膠版紙

頁數：420

字數：515000

正

內容簡介

　　集約計算方法在統計推斷和探索性數據分析中已得到廣泛應用。計算統計學方法包括數據集的重新采樣、分類及多重變換，其中可能利用隨機生成的人工數據。這些方法的運用需要數值分析的高等技巧。因此，計算統計學和統計計算方法有著緊密的聯係。《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》闡述計算統計學的各種方法以及集約計算方法在密度估計、數據結構的確認及模型的建立等各方麵的一些應用。盡管《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》沒有特彆論述統計計算方法，但全麵闡述瞭統計方法意義下的數據變換、函數近似及數據優化中的數值技巧。《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》提供瞭習題，其中部分提供瞭解答。《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》雖然假定讀者熟悉概率論和統計學知識，但也復習瞭統計推斷的基本方法，因此，《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》很大程度上是自包含的。
　　《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》可以作為教材或補充教材，用於高年級本科生或研究生的現代統計學課程，也可以作為使用集約計算方法的統計學傢的參考書。
　　《國外數學名著係列（影印版）10：計算統計學基礎》作者是ASA刊物的副主編，同時擔任統計學和計算方麵其他雜誌的編輯；是《隨機數生成，濛特卡羅方法及數值綫性代數在統計中的應用》一書的作者。

內頁插圖

目錄

Preface
I Methods of Computational Statistics
Introduction to Part I
1 Preliminaries
2 Monte Carlo Methods for Statistical Inference
3 Randomization and Data Partitioning
4 Bootstrap Methods
5 Tools for Identification of Structure in Data
6 Estimation of Functions
7 Graphical Methods in Computational Statistics
II Exploring Data Density and Structure
Introduction to Part II
8 Estimation of Probability Density Functions Using Parametric Models
9 Nonparametric Estimation of Probability Density Functions
10 Structure in data
11 Statistical Models of Dependencies
Appendices
A Monte Carlo Studies in Statistics
B Software for Randon Number Generation
C Notation and Definitions
D Solutions and Hints for Selected Exercises
Bibliography
Author Index
Subject Index

前言/序言

計算統計學：洞悉數據背後的數學智慧 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和科學發現的核心動力。從復雜的金融市場分析到精準的醫療診斷，從宏觀的經濟預測到微觀的粒子物理實驗，無一不依賴於對海量數據的深入挖掘與理解。而計算統計學，正是駕馭這股數據洪流、揭示其內在規律的關鍵學科。它融閤瞭數學的嚴謹性、統計學的推斷能力以及計算機科學的強大計算能力，為我們提供瞭一套強大的工具集，用以分析、解釋和利用數據。 計算統計學：一門連接理論與實踐的橋梁 傳統統計學更多地關注理論模型和解析解，而在許多現實應用中，尤其是在處理高維度、非綫性或難以解析的復雜數據時，純粹的理論方法顯得力不從心。計算統計學應運而生，它巧妙地利用計算機強大的計算能力，通過模擬、數值計算、優化算法等手段，來解決那些理論上難以攻剋的統計問題。它不僅僅是統計學的一個分支，更是一種解決問題的方法論，一種將抽象的數學概念轉化為可操作的計算過程的藝術。 核心理念與研究範疇 計算統計學並非一個孤立的學科，它的根基深植於概率論、數理統計、數值分析、優化理論和計算機科學等多個領域。其核心理念在於： 利用計算模擬逼近解析解： 對於許多復雜的概率分布或統計量的計算，直接求解積分或求和可能非常睏難甚至不可能。計算統計學藉助濛特卡羅方法（Monte Carlo methods）等模擬技術，通過生成大量隨機樣本來逼近真實的概率分布和統計量。例如，在貝葉斯統計中，許多後驗分布的計算離不開馬爾科夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法，它們通過構造馬爾科夫鏈來抽取目標分布的樣本，從而估計參數的後驗分布。 發展高效的數值算法： 麵對海量數據，算法的效率至關重要。計算統計學緻力於開發和優化各種數值算法，以實現快速、準確的統計推斷。這包括但不限於： 優化算法： 如梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等，用於尋找模型的最大似然估計（MLE）、最小二乘估計（LSE）等。 矩陣計算： 許多統計模型涉及大量的矩陣運算，高效的矩陣分解、求逆、特徵值分解等算法是計算統計學的基礎。 數值積分與微分： 用於計算概率密度函數、期望值以及模型中的各種導數。 構建和求解復雜的統計模型： 現代統計學研究的對象越來越復雜，涉及高維數據、時間序列、空間數據、網絡數據等。計算統計學提供瞭構建和分析這些復雜模型所需的計算工具。例如，在機器學習領域，各種深度學習模型、支持嚮量機（SVM）、高斯過程（Gaussian Processes）等，都離不開計算統計學的支撐。 數據可視化與探索： 盡管計算統計學側重於數值計算，但其最終目標是理解數據。高效的數據可視化技術，如散點圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖等，以及探索性數據分析（EDA）的計算方法，都是幫助研究者直觀理解數據特徵、發現潛在模式的重要手段。 計算統計學在不同領域的應用 計算統計學的應用範圍極其廣泛，幾乎滲透到所有需要數據分析的領域： 金融工程與風險管理： 在金融領域，計算統計學被廣泛應用於量化交易策略的開發、金融衍生品的定價、風險模型（如VaR, CVaR）的計算、信用評分模型的構建以及欺詐檢測等方麵。例如，模擬不同市場情景下的資産價格波動，評估投資組閤的風險，都需要復雜的濛特卡羅模擬。 生物信息學與基因組學： 隨著基因測序技術的飛速發展，産生瞭海量的生物數據。計算統計學在基因錶達分析、蛋白質結構預測、疾病的遺傳關聯研究、藥物研發等方麵發揮著核心作用。例如，利用統計模型來識彆與特定疾病相關的基因變異，或者模擬蛋白質與藥物分子的相互作用。 機器學習與人工智能： 現代人工智能和機器學習的底層邏輯很大程度上建立在計算統計學之上。模型的訓練、參數優化、性能評估、特徵選擇等都離不開計算統計學的理論和技術。例如，深度學習中的反嚮傳播算法就是一種基於梯度優化的計算過程。 氣候科學與環境監測： 研究氣候變化、預測天氣模式、評估環境汙染、模擬生態係統動態等，都需要處理大量的時空數據。計算統計學為這些復雜模型提供瞭計算基礎，例如，利用統計模型來分析全球氣溫變化趨勢，或者模擬溫室氣體在大氣中的擴散。 社會科學與經濟學： 在社會科學領域，計算統計學被用於構建復雜的計量經濟模型、分析調查數據、預測經濟趨勢、研究社會網絡結構等。例如，利用統計模型來分析教育水平對收入的影響，或者模擬不同政策對社會就業率的影響。 工程學與物理科學： 在材料科學、固體力學、流體力學、天體物理學等領域，計算統計學被用於數據驅動的建模、實驗數據的分析與解釋、仿真結果的統計推斷等。例如，利用統計方法分析實驗數據的噪聲，或者模擬材料在極端條件下的性能。 計算統計學的發展趨勢 計算統計學作為一門活躍且不斷發展的學科，其研究熱點和發展趨勢也日益明晰： 大數據與分布式計算： 隨著數據規模的指數級增長，如何處理和分析PB甚至EB級彆的數據成為挑戰。分布式計算框架（如Spark, Hadoop）與計算統計學相結閤，使得大規模數據的統計分析成為可能。 人工智能與深度學習的融閤： 深度學習模型雖然強大，但其黑箱特性有時難以解釋。計算統計學正緻力於提供更具解釋性的深度學習方法，以及利用統計原理來改進深度學習模型的魯棒性和泛化能力。 可解釋AI（XAI）： 隨著AI在關鍵決策領域的應用越來越廣泛，對模型的可解釋性需求日益迫切。計算統計學正在發展新的方法來理解和解釋復雜模型的決策過程，從而增強人們對AI的信任。 因果推斷： 識彆變量之間的因果關係而非僅僅是相關關係，對於科學研究和政策製定至關重要。計算統計學在因果推斷領域的研究日益深入，包括潛在結果模型、傾嚮性得分匹配、工具變量法等。 高性能計算與GPU加速： 利用圖形處理器（GPU）等硬件加速技術，可以極大地提升計算統計學算法的效率，使得更加復雜和大規模的計算任務得以實現。 結語 計算統計學是一門充滿活力和挑戰的學科，它不僅為我們提供瞭理解和利用數據的強大工具，更是連接理論與實踐、推動科學進步和社會發展的重要驅動力。掌握計算統計學的知識和技能，意味著擁有瞭在數據時代洞察事物本質、解決復雜問題的關鍵能力。它將帶領我們更深入地理解自然界、社會結構以及我們自身，開啓更加智慧的未來。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研讀那本關於應用數學中矩陣理論的影印本，這本的風格和前麵的純理論書籍相比，顯得稍微“親民”瞭一些，至少在前半部分是這樣。作者花瞭大量篇幅講解矩陣分解、特徵值與特徵嚮量在實際問題中的應用，例如在物理學和工程力學中的模型簡化。書中的插圖雖然不多，但都恰到好處，幫助讀者建立起空間上的直觀感受。我特彆喜歡其中關於譜理論的講解，它將抽象的代數概念與幾何變換緊密地聯係起來，讓人感到數學並非高高在上，而是切實地在描述我們所處的物理世界。不過，一旦進入到高級的數值計算方法部分，這本書的“影印”屬性又暴露無遺，某些算法的僞代碼描述得有些晦澀，需要讀者自己去對照參考書目，補充現代編程語言的錶達方式，這在一定程度上減緩瞭學習的流暢性。總的來說，它更像是一本老派的、信息密度極高的參考手冊，而不是一本可以輕鬆翻閱的讀物。

評分☆☆☆☆☆

關於這套叢書的整體感受，我必須提到它在“深度”上的無可替代性。這些都是經過時間檢驗的經典，它們不會輕易地被新的“速成”教材所取代，因為它們傳授的是一種思考的深度和廣度，而不是僅僅是一些可以被快速迭代的計算技巧。閱讀這些原著，尤其是影印版，讓人有一種與已故的學術巨匠對話的感覺，那種純粹的、未被市場化稀釋的學術思想，是極其寶貴的。盡管紙張質量、印刷清晰度以及翻譯的缺失（因為是影印版）確實構成瞭一定的閱讀障礙，但這反而成為瞭一種篩選機製——隻有真正對該領域有強烈興趣並願意投入時間和精力的人，纔能真正消化這些知識的精華。這本書籍係列，對於任何想在數學領域深耕的人來說，都是一個必須收藏和反復研讀的寶庫，它需要的不是快速瀏覽，而是耐心的、如同雕刻般的細緻打磨。

評分☆☆☆☆☆

我手頭這本講概率論的，簡直是數學思維的教科書。它不像現在市麵上流行的那些“輕鬆入門”的讀物，這本書直擊核心，絲毫不繞彎子，每一個定義都擲地有聲，仿佛不容置疑的真理。這本書的魅力在於它的體係構建，從最基本的事件空間開始，層層遞進，直至構建起一個宏大而自洽的概率世界。我尤其欣賞作者在引入一些核心概念時所采用的類比和幾何直觀，雖然文字本身非常學術化，但這些巧妙的輔助說明，總能在關鍵時刻點亮思維的火花，讓你豁然開朗。然而，這本書的挑戰性在於其對細節的極緻要求，任何一個細節的跳躍都可能導緻你完全跟不上作者的思路，你必須時刻保持高度的專注，仿佛在參加一場與時間賽跑的智力競賽。我常常在讀完一頁之後，需要閤上書本，在腦海中快速復盤一遍剛剛讀到的內容，纔能確保自己真正理解瞭作者想要錶達的精髓，而不是單純地“看過瞭文字”。

評分☆☆☆☆☆

這套影印係列中的另一本，側重於實分析，簡直是一場關於“收斂性”的史詩。作者對於 $epsilon - delta$ 語言的運用達到瞭爐火純青的地步，行文間充滿瞭古典數學的韻味和無可辯駁的力量感。閱讀這本書的過程，更像是在欣賞一件復雜的藝術品，每一個定理的證明都結構精巧，邏輯鏈條環環相扣，讓人由衷地贊嘆人類智力的精妙。我發現，這本書的價值不在於快速獲取知識，而在於訓練你的數學證明的嚴謹性。它強迫你思考“為什麼”，而不是僅僅滿足於“是什麼”。對於那些渴望成為理論研究者的同行們來說，這本書是不可或缺的“內功心法”。但是，對於那些隻想應用這些數學工具的工程師或數據科學傢來說，這本書可能就顯得過於“形而上”瞭，大量的篇幅被用於構建抽象的數學結構，實際的計算應用被放在瞭非常次要的位置，讀起來會感覺有點抓耳撓腮，像是會做飯，但食譜裏隻寫瞭分子結構，沒寫具體的烹飪步驟。

評分☆☆☆☆☆

這套“國外數學名著係列（影印版）”的叢書，坦白說，大部分都是我書架上的鎮宅之寶，但每一本的閱讀體驗都如同攀登一座知識的險峰，需要極大的毅力和清晰的地圖。我最近翻閱其中一本，那本關於數理統計學的經典著作，簡直是信息的海洋。作者對理論的闡述嚴謹到令人窒息，每一個推導步驟都像建築師在繪製藍圖，精確到毫米，讓人不得不佩服那個時代的數學傢們對邏輯的癡迷。不過，對於初學者來說，這本書的門檻高得像珠穆朗瑪峰頂，沒有紮實的概率論和綫性代數基礎，光是看著那些希臘字母和復雜的積分符號，就能讓人望而生畏。我記得我花瞭整整一個周末，纔勉強啃下來其中關於大樣本性質的那一章，那種感覺，就像試圖徒手解開一個復雜的機械鎖，需要耐心，更需要對內部結構的深刻洞察。更彆提影印版的排版，雖然保留瞭原著的風貌，但偶爾齣現的模糊和字體變化，也給長時間閱讀帶來瞭不小的視覺疲勞，這確實是老牌影印係列的一個通病，讓人又愛又恨。