点估计理论 第2版 英文版 瓦多莱曼 Theory of Point Estimation 2ed/ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 世界图书出版社

ISBN：9787510004841

商品编码：27877254301

丛书名： 点估计理论第2版

出版时间：2009-05-01

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基本信息	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

商品名称：	北京世图 Theory of Point Estimation点估计理论 第2版
作 者：	[美] 瓦多莱曼（Lehmann E.L.）
定 价：	70.00
重 量：
ISBN   号：	9787510004841
出  版  社：	世界图书出版
开 本：	24
页 数：	589
字 数：
装 帧：	平装
出版时间/版次：	2009-05-01
印刷时间/印次：	2009-05-01

编辑推荐	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

内容介绍	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

Since the publication in 1983 of Theory of Point Estimation， much new workhas made it desirable to bring out a second edition. The inclusion of the newmaterial has increased the length of the book from 500 to 600 pages; of theapproximately 1000 references about 25% have appeared since 1983. The greatest change has been the addition to the sparse treatment of Bayesianinference in the first edition. This includes the addition of new sections onEquivariant， Hierarchical， and Empirical Bayes， and on their comparisons. Othermajor additions deal with new developments concerning the information in-equality and simultaneous and shrinkage estimation. The Notes at the end ofeach chapter now provide not only bibliographic and historical material but alsointroductions to recent development in point estimation and other related topicswhich， for space reasons， it was not possible to include in the main text. Theproblem sections also have been greatly expanded.

作者介绍	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

目录	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

Preface to the Second Edition Preface to the First Edition List of Tables List of Figures List of Examples Table of Notation 1 Preparations 1 The Problem 2 Measure Theory and Integration 3 Probability Theory 4 Group Families 5 Exponential Families 6 Sufficient Statistics 7 Convex Loss Functions 8 Convergence in Probability and in Law 9 Problems 10 Notes 2 Unbiasedness 1 UMVU Estimators 2 Continuous One- and Two-Sample Problems 3 Discrete Distributions 4 Nonparametric Families 5 The Information Inequality 6 The Multiparameter Case and Other Extensions 7 Problems 8 Notes 3 Equivarianee 1 First Examples 2 The Principle of Equivariance 3 Location-Scale Families 4 Normal Linear Models 5 Random and Mixed Effects Models 6 Exponential Linear Models 7 Finite Population Models 8 Problems 9 Notes 4 Average Risk Optimality 1 Introduction 2 First Examples 3 Single-Prior Bayes 4 Equivariant Bayes 5 Hierarchical Bayes 6 Empirical Bayes 7 Risk Comparisons 8 Problems 9 Notes 5 Minimaxity and Admissibility 1 Minimax Estimation 2 Admissibility and Minimaxity in Exponential Families 3 Admissibility and Minimaxity in Group Families 4 Simultaneous Estimation 5 Shrinkage Estimators in the Normal Case 6 Extensions 7 Admissibility and Complete Classes 8 Problems 9 Notes 6 Asymptotic Optimality 1 Performance Evaluations in Large Samples 2 Asymptotic Efficiency 3 Efficient Likelihood Estimation 4 Likelihood Estimation: Multiple Roots 5 The Multiparameter Case 6 Applications 7 Extensions 8 Asymptotic Efficiency of Bayes Estimators 9 Problems 10 Notes References Author Index Subject Index

在线试读部分章节

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统计推断的基石：精选统计学著作导读 在现代数据科学与定量分析的浪潮中，统计学作为一门严谨的学科，为我们理解世界的不确定性提供了强有力的工具。本导读旨在介绍一系列在统计学领域具有里程碑意义的经典著作，它们构成了从基础理论到高级应用不可或缺的知识体系。这些书籍侧重于统计推断的各个核心分支，涵盖了概率论基础、估计理论、假设检验、线性模型以及更现代的非参数方法，旨在为读者构建一个坚实而全面的统计学知识框架。 一、概率论与随机过程：理解不确定性的基础 任何深入的统计学研究都必须建立在坚实的概率论基础之上。我们推荐的几部著作，正是聚焦于如何严谨地定义和处理随机现象。 1. 《概率论基础教程》（A First Course in Probability） 这部教材通常被认为是入门概率论的典范。它以清晰的结构和大量的实例，循序渐进地介绍了概率的基本公理、条件概率、随机变量（离散与连续）、联合分布、期望与方差等核心概念。其强项在于对直觉的培养，通过精心设计的例题，帮助读者建立对随机性、独立性和随机事件交织的深刻理解。内容会详尽阐述伯努利试验、泊松过程、正态分布的特性及其在实际问题中的应用，为后续的统计推断打下坚实的数学基础。 2. 《随机过程导论》（Introduction to Stochastic Processes） 对于需要处理时间序列数据或动态系统的研究者而言，随机过程是关键。该书深入探讨了马尔可夫链（离散与连续时间）、泊松过程、再生过程、鞅（Martingales）理论等。它不仅提供了严格的数学定义，更重要的是，它将这些理论与实际应用场景，如金融建模、排队论和信息论，紧密结合。读者将学习如何利用这些工具来描述和预测随时间演化的随机现象。 二、统计推断的框架：从模型设定到结论 统计推断是将从样本数据中获取的信息扩展到总体，从而得出具有科学可靠性的结论的过程。以下著作是构建推断思维的基石。 3. 《数理统计学》（Mathematical Statistics） 这是对概率论知识进行系统性升华的一本经典教材。它专注于统计学的基础公理和定理推导。内容核心围绕统计量、充分性、完备性、最小方差无偏估计（MVUE）等概念展开。书中会对费希尔信息量、克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound）等衡量估计器优劣性的重要指标进行详尽的数学论证，为读者理解参数估计的理论极限提供清晰的路径。此外，指数族分布的结构性特点及其在模型构建中的重要性也会被深入剖析。 4. 《统计推断的原理》（The Elements of Statistical Inference） 这部著作通常被定位为连接理论与实践的桥梁。它强调统计决策的哲学基础和逻辑结构，而非仅仅是公式的堆砌。在内容上，它系统地探讨了点估计（如矩估计法、最大似然估计法）、区间估计（置信区间的构造及其解释）以及假设检验的基本框架（如Neyman-Pearson引理、似然比检验）。书籍的重点在于理解统计推断的一致性、渐近性质和效率，培养读者审慎地评估估计结果的可靠性的能力。 三、线性模型与回归分析：量化关系的核心工具 在线性模型领域，我们依赖于成熟的理论框架来分析变量间的线性依赖关系，并评估模型的不确定性。 5. 《线性模型与矩阵代数》（Linear Models and Matrix Algebra in Statistics） 该书将回归分析提升到矩阵代数的层面进行严谨处理。内容从向量空间、投影矩阵讲起，系统地推导出普通最小二乘法（OLS）的估计量及其分布。它深入分析了高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的意义，并详细阐述了方差分量估计、异方差性、自相关等经典线性模型假设被违反时所产生的后果及相应的修正方法。对于广义最小二乘（GLS）的引入，使读者得以处理更复杂的协方差结构。 6. 《应用线性回归模型》（Applied Linear Regression Models） 侧重于实际操作和诊断，这本书是回归分析的实践指南。除了标准的单变量和多元线性回归，它详尽讨论了模型选择的标准（如AIC、BIC）、残差分析、影响点识别（如库克距离）以及多重共线性问题的处理。对于方差分析（ANOVA）和方差分量模型（如混合效应模型的基础）也会进行深入介绍，确保读者不仅能拟合模型，更能批判性地评估模型的拟合质量和适用性。 四、高级主题：贝叶斯方法与非参数统计 随着统计学的发展，对参数模型的依赖逐渐减少，更具灵活性的贝叶斯方法和非参数方法日益重要。 7. 《贝叶斯数据分析》（Bayesian Data Analysis） 贝叶斯学派提供了一种完全不同的推断范式，即通过先验信息和似然函数更新对参数的信念。此书是学习贝叶斯方法的权威读物，它详细介绍了共轭先验、MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法（如Metropolis-Hastings和Gibbs采样）的原理与应用。读者将学会如何使用层次模型（Hierarchical Models）处理复杂数据结构，并理解后验分布的解释和模型评估的贝叶斯标准。 8. 《非参数统计导论》（Introduction to Nonparametric Statistics） 当数据分布不符合特定参数模型（如正态性）的要求时，非参数方法成为首选。该书聚焦于不依赖于具体分布族假设的统计检验和估计方法。内容涵盖秩和检验（如Mann-Whitney U检验）、符号检验、以及基于核密度估计（Kernel Density Estimation）和平滑技术。它还介绍了更高级的主题，如经验过程（Empirical Processes）和Vapnik-Chervonenkian（VC）维度的基本概念，为理解机器学习中的泛化能力提供了理论支撑。 通过系统研习上述领域的经典著作，读者将能够构建一个全面且深入的统计学知识体系，足以应对从基础理论研究到复杂实际数据分析中的各类挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理证明的深度上，体现了一种对数学严谨性的不妥协。它没有回避那些需要复杂分析或概率论知识才能完全驾驭的环节，而是将它们清晰地呈现在读者面前。这使得这本书超越了许多入门或中级教材的范畴，真正迈入了专业研究的门槛。我花了好一番功夫才完全理解其中关于有效性和充分统计量的联系那几页内容，因为作者要求读者不仅要理解结论，更要掌握从基本公理推导出这些结论的全过程。这种对细节的执着，无疑会使得某些初学者感到吃力，但对于那些致力于科研或者希望在理论上有深入造诣的人来说，这正是这本书最大的价值所在。它教会你的，不仅仅是统计学的知识，更是一种严谨的数学思维方式，一种面对未知问题时，能够从最基本的假设出发，一步步构建解决方案的勇气和能力。每次攻克一个复杂的证明，都像是完成了一次智力上的攀登。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最令人印象深刻的一点，在于它对“选择”这个主题的深刻探讨。点估计的本质，就是在一堆可能的参数估计量中做出“选择”——选择哪个估计量最好？这本书并没有简单地给出“最小均方误差”或“无偏性”这样的单一标准，而是系统地展示了不同选择标准背后的权衡与哲学差异。它详尽地比较了不同估计准则在面对不同应用场景时的表现，这种多角度的评估，避免了将任何一种估计理论“神化”。比如，当讨论到大样本性质时，作者并没有止步于渐近正态性，而是深入挖掘了有限样本性质的复杂性。这种对理论局限性的坦诚讨论，反而增强了我对这本书的信任感。它不贩卖“万能药”，而是提供一套完备的工具箱和辨别工具适用性的智慧。读完之后，我感觉自己不再是盲目套用公式的工程师，而更像是一个深思熟虑的决策者，能够为特定的问题找到最恰当的估计策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计初见端倪，那种古典而又内敛的气质，让我对即将翻开的知识世界充满了敬畏。装帧选材的考究，光是触摸那略带磨砂质感的纸张，便已是一种享受。它不像市面上那些追求花哨的教材，反而散发出一种沉稳的学究气息，仿佛时间沉淀下来的智慧结晶。我记得第一次把它放在书桌上时，它就以一种安静而坚定的姿态，宣告着它内容的厚重与价值。虽然我还没来得及深入探究每一个公式的推导细节，但仅仅是浏览目录和章节布局，就能感受到作者在构建整个知识体系时的那种严谨与匠心。每一章节的过渡都显得那么自然而然，逻辑链条清晰可见，这对于我们这些试图在复杂的统计世界中寻找方向的读者来说，无疑是一剂强心针。它不是那种只罗列公式的枯燥手册，更像是一位经验丰富的导师，引导你一步步穿越迷雾，去理解估计理论那迷人的内在逻辑。这种排版上的用心，也极大地提升了阅读体验，使得那些原本可能令人望而生畏的数学符号，也变得亲切了一些。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，初读之下，确实需要一定的耐心去适应。它没有过多地采用那种现代统计学著作中常见的、试图用大量口语化比喻来降低门槛的做法，而是保持了一种高度的学术纯粹性。作者似乎坚信，真正的理解来自于对基本原理的深刻把握，而非表面的修饰。我特别欣赏其中对基本概念界定时所展现出的那种近乎苛刻的精确性。例如，当他讨论到“一致性”的内涵时，那种对极限操作的审慎处理，让我意识到，统计学中的每一步都必须建立在坚实的地基之上。对于那些习惯了快速浏览或只关注应用层面的读者来说，这可能是一个不小的挑战，因为你无法跳过那些看似繁琐的定义和证明的铺垫。然而，正因如此，当某个复杂的定理被成功证明，或者某个估计量的优良性质被揭示时，那种豁然开朗的感觉，远非简单地记住一个结论所能比拟的。这是一种对知识体系的尊重，也是对读者智力投入的肯定。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构，给我留下了一种宏大叙事的印象。它不仅仅是关于“如何估计”的技巧集合，更像是一部关于“估计的本质和边界”的史诗。它似乎有意将点估计理论置于统计学哲学的广阔背景下进行考察，从而使得读者不仅仅停留在技术层面，还能思考我们为什么要选择特定的估计方法，以及在何种条件下这些方法失效。章节之间的衔接，并非简单的线性推进，而是螺旋上升的，很多在初期奠定的基础，在后续的章节中以一种更深刻、更复杂的形式被重新审视和应用。这种设计迫使读者必须时刻保持对全局的认知，不能将任何一个知识点视为孤立的存在。我注意到，作者在引入新的估计框架时，常常会回顾之前讨论过的经典方法，并从更高的维度去评价它们的相对优劣。这种对比分析，极大地拓宽了我的视野，让我开始以一种批判性的眼光去看待那些被奉为圭臬的标准做法。