點估計理論 第2版 英文版 瓦多萊曼 Theory of Point Estimation 2ed/ pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Point Estimation
• Statistical Inference
• Estimation Theory
• Mathematical Statistics
• Probability Theory
• Econometrics
• Stochastic Processes
• Bayesian Estimation
• Asymptotic Statistics
• Vadlejman

店鋪： 暗香盈袖圖書專營店

齣版社： 世界圖書齣版社

ISBN：9787510004841

商品編碼：27877254301

叢書名： 點估計理論第2版

齣版時間：2009-05-01

産品展示	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

基本信息	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

商品名稱：	北京世圖 Theory of Point Estimation點估計理論 第2版
作 者：	[美] 瓦多萊曼（Lehmann E.L.）
定 價：	70.00
重 量：
ISBN   號：	9787510004841
齣  版  社：	世界圖書齣版
開 本：	24
頁 數：	589
字 數：
裝 幀：	平裝
齣版時間/版次：	2009-05-01
印刷時間/印次：	2009-05-01

編輯推薦	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

內容介紹	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

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.

作者介紹	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

目錄	悅悅圖書 ● yueyuebook |悅淘好書·讀樂眾樂

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

在綫試讀部分章節

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統計推斷的基石：精選統計學著作導讀 在現代數據科學與定量分析的浪潮中，統計學作為一門嚴謹的學科，為我們理解世界的不確定性提供瞭強有力的工具。本導讀旨在介紹一係列在統計學領域具有裏程碑意義的經典著作，它們構成瞭從基礎理論到高級應用不可或缺的知識體係。這些書籍側重於統計推斷的各個核心分支，涵蓋瞭概率論基礎、估計理論、假設檢驗、綫性模型以及更現代的非參數方法，旨在為讀者構建一個堅實而全麵的統計學知識框架。 一、概率論與隨機過程：理解不確定性的基礎 任何深入的統計學研究都必須建立在堅實的概率論基礎之上。我們推薦的幾部著作，正是聚焦於如何嚴謹地定義和處理隨機現象。 1. 《概率論基礎教程》（A First Course in Probability） 這部教材通常被認為是入門概率論的典範。它以清晰的結構和大量的實例，循序漸進地介紹瞭概率的基本公理、條件概率、隨機變量（離散與連續）、聯閤分布、期望與方差等核心概念。其強項在於對直覺的培養，通過精心設計的例題，幫助讀者建立對隨機性、獨立性和隨機事件交織的深刻理解。內容會詳盡闡述伯努利試驗、泊鬆過程、正態分布的特性及其在實際問題中的應用，為後續的統計推斷打下堅實的數學基礎。 2. 《隨機過程導論》（Introduction to Stochastic Processes） 對於需要處理時間序列數據或動態係統的研究者而言，隨機過程是關鍵。該書深入探討瞭馬爾可夫鏈（離散與連續時間）、泊鬆過程、再生過程、鞅（Martingales）理論等。它不僅提供瞭嚴格的數學定義，更重要的是，它將這些理論與實際應用場景，如金融建模、排隊論和信息論，緊密結閤。讀者將學習如何利用這些工具來描述和預測隨時間演化的隨機現象。 二、統計推斷的框架：從模型設定到結論 統計推斷是將從樣本數據中獲取的信息擴展到總體，從而得齣具有科學可靠性的結論的過程。以下著作是構建推斷思維的基石。 3. 《數理統計學》（Mathematical Statistics） 這是對概率論知識進行係統性升華的一本經典教材。它專注於統計學的基礎公理和定理推導。內容核心圍繞統計量、充分性、完備性、最小方差無偏估計（MVUE）等概念展開。書中會對費希爾信息量、剋拉美-勞下界（Cramér-Rao Lower Bound）等衡量估計器優劣性的重要指標進行詳盡的數學論證，為讀者理解參數估計的理論極限提供清晰的路徑。此外，指數族分布的結構性特點及其在模型構建中的重要性也會被深入剖析。 4. 《統計推斷的原理》（The Elements of Statistical Inference） 這部著作通常被定位為連接理論與實踐的橋梁。它強調統計決策的哲學基礎和邏輯結構，而非僅僅是公式的堆砌。在內容上，它係統地探討瞭點估計（如矩估計法、最大似然估計法）、區間估計（置信區間的構造及其解釋）以及假設檢驗的基本框架（如Neyman-Pearson引理、似然比檢驗）。書籍的重點在於理解統計推斷的一緻性、漸近性質和效率，培養讀者審慎地評估估計結果的可靠性的能力。 三、綫性模型與迴歸分析：量化關係的核心工具 在綫性模型領域，我們依賴於成熟的理論框架來分析變量間的綫性依賴關係，並評估模型的不確定性。 5. 《綫性模型與矩陣代數》（Linear Models and Matrix Algebra in Statistics） 該書將迴歸分析提升到矩陣代數的層麵進行嚴謹處理。內容從嚮量空間、投影矩陣講起，係統地推導齣普通最小二乘法（OLS）的估計量及其分布。它深入分析瞭高斯-馬爾可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的意義，並詳細闡述瞭方差分量估計、異方差性、自相關等經典綫性模型假設被違反時所産生的後果及相應的修正方法。對於廣義最小二乘（GLS）的引入，使讀者得以處理更復雜的協方差結構。 6. 《應用綫性迴歸模型》（Applied Linear Regression Models） 側重於實際操作和診斷，這本書是迴歸分析的實踐指南。除瞭標準的單變量和多元綫性迴歸，它詳盡討論瞭模型選擇的標準（如AIC、BIC）、殘差分析、影響點識彆（如庫剋距離）以及多重共綫性問題的處理。對於方差分析（ANOVA）和方差分量模型（如混閤效應模型的基礎）也會進行深入介紹，確保讀者不僅能擬閤模型，更能批判性地評估模型的擬閤質量和適用性。 四、高級主題：貝葉斯方法與非參數統計 隨著統計學的發展，對參數模型的依賴逐漸減少，更具靈活性的貝葉斯方法和非參數方法日益重要。 7. 《貝葉斯數據分析》（Bayesian Data Analysis） 貝葉斯學派提供瞭一種完全不同的推斷範式，即通過先驗信息和似然函數更新對參數的信念。此書是學習貝葉斯方法的權威讀物，它詳細介紹瞭共軛先驗、MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法（如Metropolis-Hastings和Gibbs采樣）的原理與應用。讀者將學會如何使用層次模型（Hierarchical Models）處理復雜數據結構，並理解後驗分布的解釋和模型評估的貝葉斯標準。 8. 《非參數統計導論》（Introduction to Nonparametric Statistics） 當數據分布不符閤特定參數模型（如正態性）的要求時，非參數方法成為首選。該書聚焦於不依賴於具體分布族假設的統計檢驗和估計方法。內容涵蓋秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗）、符號檢驗、以及基於核密度估計（Kernel Density Estimation）和平滑技術。它還介紹瞭更高級的主題，如經驗過程（Empirical Processes）和Vapnik-Chervonenkian（VC）維度的基本概念，為理解機器學習中的泛化能力提供瞭理論支撐。 通過係統研習上述領域的經典著作，讀者將能夠構建一個全麵且深入的統計學知識體係，足以應對從基礎理論研究到復雜實際數據分析中的各類挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計初見端倪，那種古典而又內斂的氣質，讓我對即將翻開的知識世界充滿瞭敬畏。裝幀選材的考究，光是觸摸那略帶磨砂質感的紙張，便已是一種享受。它不像市麵上那些追求花哨的教材，反而散發齣一種沉穩的學究氣息，仿佛時間沉澱下來的智慧結晶。我記得第一次把它放在書桌上時，它就以一種安靜而堅定的姿態，宣告著它內容的厚重與價值。雖然我還沒來得及深入探究每一個公式的推導細節，但僅僅是瀏覽目錄和章節布局，就能感受到作者在構建整個知識體係時的那種嚴謹與匠心。每一章節的過渡都顯得那麼自然而然，邏輯鏈條清晰可見，這對於我們這些試圖在復雜的統計世界中尋找方嚮的讀者來說，無疑是一劑強心針。它不是那種隻羅列公式的枯燥手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引導你一步步穿越迷霧，去理解估計理論那迷人的內在邏輯。這種排版上的用心，也極大地提升瞭閱讀體驗，使得那些原本可能令人望而生畏的數學符號，也變得親切瞭一些。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最令人印象深刻的一點，在於它對“選擇”這個主題的深刻探討。點估計的本質，就是在一堆可能的參數估計量中做齣“選擇”——選擇哪個估計量最好？這本書並沒有簡單地給齣“最小均方誤差”或“無偏性”這樣的單一標準，而是係統地展示瞭不同選擇標準背後的權衡與哲學差異。它詳盡地比較瞭不同估計準則在麵對不同應用場景時的錶現，這種多角度的評估，避免瞭將任何一種估計理論“神化”。比如，當討論到大樣本性質時，作者並沒有止步於漸近正態性，而是深入挖掘瞭有限樣本性質的復雜性。這種對理論局限性的坦誠討論，反而增強瞭我對這本書的信任感。它不販賣“萬能藥”，而是提供一套完備的工具箱和辨彆工具適用性的智慧。讀完之後，我感覺自己不再是盲目套用公式的工程師，而更像是一個深思熟慮的決策者，能夠為特定的問題找到最恰當的估計策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構，給我留下瞭一種宏大敘事的印象。它不僅僅是關於“如何估計”的技巧集閤，更像是一部關於“估計的本質和邊界”的史詩。它似乎有意將點估計理論置於統計學哲學的廣闊背景下進行考察，從而使得讀者不僅僅停留在技術層麵，還能思考我們為什麼要選擇特定的估計方法，以及在何種條件下這些方法失效。章節之間的銜接，並非簡單的綫性推進，而是螺鏇上升的，很多在初期奠定的基礎，在後續的章節中以一種更深刻、更復雜的形式被重新審視和應用。這種設計迫使讀者必須時刻保持對全局的認知，不能將任何一個知識點視為孤立的存在。我注意到，作者在引入新的估計框架時，常常會迴顧之前討論過的經典方法，並從更高的維度去評價它們的相對優劣。這種對比分析，極大地拓寬瞭我的視野，讓我開始以一種批判性的眼光去看待那些被奉為圭臬的標準做法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，初讀之下，確實需要一定的耐心去適應。它沒有過多地采用那種現代統計學著作中常見的、試圖用大量口語化比喻來降低門檻的做法，而是保持瞭一種高度的學術純粹性。作者似乎堅信，真正的理解來自於對基本原理的深刻把握，而非錶麵的修飾。我特彆欣賞其中對基本概念界定時所展現齣的那種近乎苛刻的精確性。例如，當他討論到“一緻性”的內涵時，那種對極限操作的審慎處理，讓我意識到，統計學中的每一步都必須建立在堅實的地基之上。對於那些習慣瞭快速瀏覽或隻關注應用層麵的讀者來說，這可能是一個不小的挑戰，因為你無法跳過那些看似繁瑣的定義和證明的鋪墊。然而，正因如此，當某個復雜的定理被成功證明，或者某個估計量的優良性質被揭示時，那種豁然開朗的感覺，遠非簡單地記住一個結論所能比擬的。這是一種對知識體係的尊重，也是對讀者智力投入的肯定。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理證明的深度上，體現瞭一種對數學嚴謹性的不妥協。它沒有迴避那些需要復雜分析或概率論知識纔能完全駕馭的環節，而是將它們清晰地呈現在讀者麵前。這使得這本書超越瞭許多入門或中級教材的範疇，真正邁入瞭專業研究的門檻。我花瞭好一番功夫纔完全理解其中關於有效性和充分統計量的聯係那幾頁內容，因為作者要求讀者不僅要理解結論，更要掌握從基本公理推導齣這些結論的全過程。這種對細節的執著，無疑會使得某些初學者感到吃力，但對於那些緻力於科研或者希望在理論上有深入造詣的人來說，這正是這本書最大的價值所在。它教會你的，不僅僅是統計學的知識，更是一種嚴謹的數學思維方式，一種麵對未知問題時，能夠從最基本的假設齣發，一步步構建解決方案的勇氣和能力。每次攻剋一個復雜的證明，都像是完成瞭一次智力上的攀登。