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现代统计计算完全指南，玩转数据科学必备本书提供统计计算理论和实践的完全指南。第2版涵盖了现代和经典统计的大部分论题，包括优化、积分、蒙特卡洛方法、自助法、密度估计和光滑。不但从概念上通过逐步描述解释算法，并且通过例子和习题进行详细地阐述。
内容简介
本书提供统计计算理论和实践的完全指南。第2版涵盖了现代和经典统计的大部分论题，包括优化、积分、蒙特卡洛方法、自助法、密度估计和光滑。不但从概念上通过逐步描述解释算法，并且通过例子和习题进行详细地阐述。第2版重要的特点包括：
l 例子来自于各个领域的实际应用，包括遗传学、生态学、经济学、网络系统、生物学和药学。
l 解释了为什么计算方法是大多数统计方法的重要组成部分，比如贝叶斯模型、线性和广义线性模型、随机效应模型、生存模型和隐马尔科夫模型。
l 进一步扩展覆盖了马尔科夫链蒙特卡洛方法。
l 增加新的论题，比如序贯抽样方法、粒子滤波、无梯度优化、基于数据的自助法和蒙特卡洛方法。
l 新的习题和例子能帮助读者训练应用计算方法解决众多领域内统计问题的能力。
l 本书的网站给出了R语言扩展包并提供了数据和代码。
本书非常适用于作为高年级本科生或者研究生的统计计算课程，也可以作为实际统计工作者的参考。
作者简介
GEOF H. GIVENS，博士，科洛拉多州立大学统计系副教授。他是期刊Computational Statistics and Data Analysis的副主编。他的研究兴趣包括野生动物保护生物学中的统计问题、种群建模和管理、计算机自动人脸识别。JENNIFER A. HOETING, 博士，科洛拉多州立大学统计系教授。她主持了国家自然基金，也是期刊Journal of the American Statistical Association和Environmetrics的副主编。她的研究兴趣包括空间统计、贝叶斯方法和模型选择。
Givens和 Hoeting已经教授研究生计算统计课程将近20年，并开设了针对全球领先的统计学家和科学家的短期课程。
目录
第1章 回顾1.1 数学记号. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Taylor 定理和数学极限理论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 统计记号和概率分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 似然推断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 贝叶斯推断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6 统计极限理论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7 马氏链. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.8 计算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
第一部分优化 17
第2章 优化与求解非线性方程组19
2.1 单变量问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2 多元问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
第3章 组合优化 51
3.1 难题和NP 完备性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2 局部搜索法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.3 模拟退火. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.4 遗传算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.5 禁忌算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
第4 章 EM优化方法 82
4.1 缺失数据、边际化和符号. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.2 EM 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.3 EM 变型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
第二部分积分和模拟109
第5 章 数值积分 111
5.1 Newton-C?otes 求积. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.2 Romberg 积分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.3 Gauss 求积. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.4 常见问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
第6 章 模拟与Monte Carlo 积分 130
6.1 Monte Carlo 方法介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
6.2 精确模拟. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.3 近似模拟. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
6.4 方差缩减技术. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
第7 章 MCMC 方法 172
7.1 METROPOLIS-HASTINGS 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
7.2 Gibbs 抽样机. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
7.3 实施. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
第8 章MCMC 中的深入论题 202
8.1 自适应MCMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
8.2 可逆跳跃MCMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
8.3 辅助变量方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
8.4 其他METROPOLIS-HASTINGS 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
8.5 完美抽样. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
8.6 马尔科夫链极大似然. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
8.7 例子:马尔科夫随机域上的MCMC 算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
第三部分Bootstrapping 243
第9 章 Bootstrapping 245
9.1 Bootstrap 的基本原则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
9.2 基本方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
9.3 Bootstrap 推断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
9.4 缩减蒙特卡洛误差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
9.5 相依数据的Bootstrapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
9.6 Bootstrap 的性质. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
9.7 Bootstrap 方法的其他用途. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
9.8 置换检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
第四部分 密度估计和光滑方法275
第10章 非参密度估计 277
10.1 绩效度量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
10.2 核密度估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
10.3 非核方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
10.4 多元方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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版译者序自2013年的大数据元年开始，大数据的概念被国内外越来越多的专家学者认可、接受和研究，在国家层面上也开始利用大数据关注民生，服务经济生活。大数据科学集多种学科知识于一身，促进了多种学科特别是统计学的发展。计算统计是统计学里引人入胜并且相对较新的领域，计算统计主要依据数据说话，可以为大数据科学的发展保驾护航。同时大数据科学的发展实现了对数据进行多维度的展示，同时也促进了计算统计的繁荣。
目前国内很多高校把计算统计作为统计学本科专业的一门重要基础课程，而且越来越多的相关专业本科生或者研究生也都选修此课程。本书包含了现代计算统计中的大多数内容，主要包括优化方法、积分和模拟、自助法、密度估计以及光滑技术。本书的读者对象为统计和相关专业的研究生、统计学家和其他领域作定量分析的科学工作者。对读者的数学水平的要求不超过泰勒级数和线性代数。要求的统计知识仅限于一年级研究生所学的统计和概率论内容。为了方便读者自学，第1 章是基础知识回顾，所以很适合于自学或者作为教材使用。另外本书作者网站给出了全书使用的R 语言代码以及数据集，读者可以自行下载使用，并可以根据代码和数据重现书上的图形和表格。
本书基于中文的第1 版进行翻译。第1 版的翻译工作由南开大学王兆军老师、刘民千老师、邹长亮老师和杨建峰老师完成。感谢在第2 版的翻译过程中王兆军老师提供的帮助。全书由周丙常统稿。
感谢西安交通大学出版社李颖编辑精心而细致的工作以及在本书翻译过程中给予我们的大力支持和帮助，使得该书能够顺利出版。
感谢2017 年西北工业大学“双一流”研究生核心课程及教学团队建设项目(17GZ030112)的支持。
由于译者的中英文水平及专业知识有限，翻译之中的不当之处欢迎广大读者批评指正。第一译者采用TEX 排版全文，所以第一译者对所有的笔误负责。欢迎读者针对本书内容进
行沟通指正。
译者
2017 年12 月西安
用户评价
看到《计算统计（第2版）》这本书，我就有一种迫切想要深入探索的冲动。我特别期待书中关于概率密度估计的内容。从直方图到核密度估计，再到更复杂的非参数密度估计方法，我都希望能有详尽的介绍。我希望能够理解这些方法的原理，以及如何在不同场景下选择合适的密度估计器。这对于理解数据的分布特性至关重要。同时，我一直在思考如何将统计学应用于实际的机器学习问题。我希望书中能提供一些关于监督学习和无监督学习的统计视角，比如逻辑回归、支持向量机（SVM）的统计基础，以及聚类分析、主成分分析（PCA）的统计解释。理解这些算法背后的统计原理，能够帮助我更深入地理解它们的工作机制，并更好地调整和优化模型。我还需要学习如何对我的统计模型进行假设检验。理解P值、置信区间的意义，以及如何正确地解释这些统计量，是我一直追求的目标。我希望书中能提供详细的假设检验步骤和实例，让我能够熟练地应用它们。在实际应用中，我常常需要处理的是具有复杂结构的数据，比如高维数据或带有文本、图像等非数值特征的数据。我希望书中能对这些类型的数据分析有初步的介绍，或者提供一些相关的统计工具和方法。最后，我对统计建模的解释性非常看重。一个好的统计模型不仅要预测准确，更要能够解释数据背后的规律。我希望书中能强调模型解释的重要性，并提供一些方法和技巧，比如特征重要性分析、模型可视化等，帮助我更好地理解和解释我的统计模型。
评分这本书的封面设计就透着一股严谨的学术气息，厚重的纸张和精致的印刷，一看就是经过精心打磨的。我尤其期待书中关于贝叶斯统计的部分，我一直觉得贝叶斯方法在处理不确定性问题时有着天然的优势，而且它的思想非常灵活，可以应用到各种复杂的模型中。我希望这本书能详细介绍贝叶斯定理的推导，以及一些常用的先验分布和后验分布的计算方法。同时，我也对书中关于蒙特卡罗方法和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的介绍很感兴趣。这两种方法在处理那些解析解难以获得的复杂概率分布时，简直是神器。我希望书中能给出具体的算法实现，并辅以生动的例子，让我能更好地理解它们的原理和应用。毕竟，理论知识固然重要，但如果不能转化为实际操作，那就失去了很多意义。我之前在学习过程中，遇到过不少关于模型选择和模型评估的难题，比如如何判断一个模型是否过于复杂，导致过拟合，或者模型是否过于简单，导致欠拟合。这本书如果能在这方面提供一些清晰的指导和实用的方法，对我来说将是巨大的帮助。特别是像赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）之类的模型选择标准，我希望书中能详细解释它们的由来和计算方式，以及在实际应用中如何权衡使用。此外，对于一些高阶的统计概念，比如非参数统计、时间序列分析或者机器学习中的统计方法，我也充满了好奇。我希望这本书能够触及这些领域，并给出一些基础的介绍，让我能够对这些前沿的统计思想有一个初步的认识。毕竟，统计学的应用范围越来越广，了解这些新兴领域的发展趋势，对于我未来的学习和研究至关重要。这本书的篇幅看起来不小，我预感它会是一次深入的学术探索之旅，我为此已经做好了充分的准备。
评分拿到《计算统计（第2版）》这本书，我眼前仿佛展开了一幅统计学的宏伟画卷。我迫不及待地想深入了解书中关于概率分布的计算和模拟。从基础的离散概率分布（如二项分布、泊松分布）到连续概率分布（如正态分布、指数分布），再到更复杂的多元分布，我都希望能有详尽的阐述。尤其是我对如何从这些分布中进行抽样（sampling）很感兴趣，这在蒙特卡罗模拟中至关重要。我希望能学到各种抽样技术，例如拒绝采样、重要性采样，以及如何有效地生成具有特定分布的随机数。此外，我一直认为统计建模是理解数据本质的关键。我希望书中能提供关于不同统计模型构建方法的详细介绍，从简单的线性回归到更复杂的广义线性模型，以及可能涉及到的非线性模型。理解模型的假设，如何选择合适的模型，以及如何解释模型的系数，对我来说都是非常重要的。同时，我对于模型的诊断和评估也充满期待。模型的好坏，不仅仅在于拟合优度，更在于它在未见过的数据上的表现。我希望书中能详细介绍各种模型诊断技术，比如残差分析，以及模型评估指标，如均方误差（MSE）、R平方等，并讨论在不同情境下如何选择合适的评估方法。在实际应用中，我经常需要处理的是带有潜在结构的数据，比如聚类分析和降维技术。我希望书中能对这些无监督学习方法有深入的探讨，包括各种聚类算法的原理和优缺点，以及主成分分析（PCA）、因子分析等降维技术的数学基础和实际应用。这些方法能够帮助我从高维数据中提取关键信息，发现隐藏的模式。最后，我对统计推断的严谨性非常看重。我希望书中能详细介绍点估计和区间估计的理论基础，以及各种假设检验的方法。理解P值、置信区间的含义，以及如何正确地解释检验结果，是我一直追求的目标。
评分《计算统计（第2版）》这个书名本身就充满了召唤力，我迫不及待地想把它捧在手里。我非常关注书中关于数值优化算法的部分。在很多统计模型的参数估计过程中，都需要求解复杂的优化问题，比如最小化损失函数或者最大化似然函数。我希望书中能详细介绍梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等经典的优化算法，并分析它们的优缺点，以及在统计计算中的具体应用。理解这些算法如何高效、稳定地找到最优解，对我来说至关重要。同时，我一直在思考如何评估一个统计模型的性能。仅仅看拟合度是不够的，我更关心模型在未见过的数据上的表现。我希望书中能提供关于各种模型评估指标的详细介绍，比如准确率、召回率、F1分数、AUC等，并讨论在不同类型的问题（分类、回归）中如何选择合适的评估指标。我还需要了解如何进行模型选择，比如交叉验证、信息准则（AIC, BIC）等方法，以便选择最适合的统计模型。我一直对贝叶斯统计的理念非常着迷，它提供了一种将先验知识融入数据分析的强大框架。我希望书中能详细介绍贝叶斯推断的基本原理，包括先验分布、似然函数、后验分布的计算，以及如何利用MCMC等方法进行数值计算。尤其是我对如何构建和解释贝叶斯模型非常感兴趣。在处理现实世界的数据时，缺失值和异常值是常见的问题。我希望书中能介绍一些处理这些数据问题的统计方法，比如插补技术、稳健统计方法等，让我能够更可靠地从不完整或带有噪声的数据中提取有用的信息。
评分这本书的出版，对我来说就像是久旱逢甘霖。我最期待的是书中关于统计模拟的内容。模拟是现代统计学不可或缺的工具，它能够帮助我们理解复杂的概率模型，验证统计理论，甚至进行科学研究。我希望书中能详细介绍各种统计模拟技术，比如蒙特卡罗模拟、Bootstrap方法等，并提供清晰的伪代码或算法描述。我特别希望能看到如何利用这些模拟技术来估计统计量的分布，进行假设检验，以及构建置信区间。在实际的数据分析中，我常常会遇到需要进行参数估计的问题。我希望书中能详细介绍各种参数估计方法，包括最大似然估计（MLE）、矩估计等，并深入探讨它们的性质，比如一致性、渐近正态性等。理解这些性质对于评估估计量的优劣至关重要。此外，我一直对模型拟合的“癌症”——过拟合，深感头疼。我希望书中能提供有效的解决方案，比如正则化技术，如L1和L2正则化，以及交叉验证等模型选择方法。理解这些技术如何防止模型过度学习训练数据，并在新数据上保持良好的泛化能力，是我学习的重点。我对统计推断的严谨性非常看重。我希望书中能详细介绍点估计和区间估计的理论基础，以及各种假设检验的方法。理解P值、置信区间的含义，以及如何正确地解释检验结果，是我一直追求的目标。我还对时间序列分析抱有浓厚的兴趣。数据往往具有时间依赖性，理解其动态变化规律是许多领域研究的关键。我希望书中能对ARIMA模型、状态空间模型等经典时间序列模型有深入的介绍，并探讨如何进行模型识别、参数估计和预测。
评分我一直对数据背后的规律深感着迷，而《计算统计（第2版）》这个书名，听起来就充满了探索未知的力量。我特别关注书中关于统计计算的效率问题。很多经典的统计方法，在面对海量数据时，计算量会呈指数级增长，这不仅耗时耗力，甚至可能导致计算无法完成。我希望书中能够提供一些高效的算法和优化技巧，比如如何利用并行计算、分布式计算来加速统计模型的训练和推断。另外，我也对书中可能涉及的数值分析方法很感兴趣。很多统计量和模型的参数估计，都需要通过数值方法来求解，例如迭代法、最优化算法等等。我希望书中能详细介绍这些方法的原理，以及它们在统计计算中的具体应用，并给出一些实际的例子，让我能够理解它们是如何工作的。特别是对于一些复杂的非线性模型，如何找到最优解，如何保证收敛的稳定性和速度，这些都是我非常关心的问题。而且，我一直在思考如何有效地可视化我的统计分析结果。直观的图表能够帮助我更好地理解数据，识别模式，并向他人清晰地传达我的发现。我希望书中能提供一些关于统计图形设计和绘制的建议，以及如何利用现代化的可视化工具来呈现复杂的统计模型和分析结果。比如，如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据，如何利用交互式可视化来探索数据，以及如何避免误导性的图形。最后，我还在思考模型的鲁棒性问题。在现实世界的数据中，往往存在着噪声、异常值或者不完整的情况，这些因素都可能对统计模型的性能产生负面影响。我希望书中能介绍一些提高模型鲁棒性的方法，比如鲁棒回归、异常值检测和数据清洗技术，让我能够更可靠地从不完美的数据中提取有用的信息。
评分《计算统计（第2版）》这本书，在我眼中不仅仅是一本教材，更像是一把打开数据世界大门的钥匙。我非常期待书中关于概率分布的生成和变换的内容。了解如何从各种概率分布中生成随机样本，以及如何对这些样本进行变换，对于进行数据模拟和建立复杂模型至关重要。我希望书中能详细介绍各种生成算法，并辅以代码示例。同时，我一直在关注模型评估中的偏差-方差权衡问题。理解这二者如何影响模型的泛化能力，以及如何通过正则化、特征选择等方法来控制它们，是我学习的重点。我希望书中能提供清晰的解释和实用的技巧。在实际的数据分析中，我常常需要进行假设检验来支持我的结论。我希望书中能详细介绍各种假设检验的原理和应用，特别是如何正确理解P值和置信区间的意义，以及在不同情境下如何选择合适的检验方法。我对时间序列分析抱有浓厚的兴趣。数据往往具有时间依赖性，理解其动态变化规律是许多领域研究的关键。我希望书中能对ARIMA模型、状态空间模型等经典时间序列模型有深入的介绍，并探讨如何进行模型识别、参数估计和预测。在处理带有时间序列特征的数据时，如何有效地捕捉其趋势、季节性和周期性，是我迫切想掌握的技能。我还需要学习如何处理多变量数据。在现实世界中，变量之间的关系往往错综复杂。我希望书中能介绍一些多元统计方法，比如多元回归、判多项分析等，帮助我理解和分析变量之间的相互作用。最后，我对模型的可解释性非常看重。一个好的统计模型不仅仅是预测的工具，更是理解数据背后机制的窗口。我希望书中能提供关于模型解释的技巧和方法，让我能够清晰地向他人传达我的分析结果。
评分我一直对数据背后的规律深感着迷，而《计算统计（第2版）》这个书名，听起来就充满了探索未知的力量。我特别关注书中关于统计计算的效率问题。很多经典的统计方法，在面对海量数据时，计算量会呈指数级增长，这不仅耗时耗力，甚至可能导致计算无法完成。我希望书中能够提供一些高效的算法和优化技巧，比如如何利用并行计算、分布式计算来加速统计模型的训练和推断。另外，我也对书中可能涉及的数值分析方法很感兴趣。很多统计量和模型的参数估计，都需要通过数值方法来求解，例如迭代法、最优化算法等等。我希望书中能详细介绍这些方法的原理，以及它们在统计计算中的具体应用，并给出一些实际的例子，让我能够理解它们是如何工作的。特别是对于一些复杂的非线性模型，如何找到最优解，如何保证收敛的稳定性和速度，这些都是我非常关心的问题。而且，我一直在思考如何有效地可视化我的统计分析结果。直观的图表能够帮助我更好地理解数据，识别模式，并向他人清晰地传达我的发现。我希望书中能提供一些关于统计图形设计和绘制的建议，以及如何利用现代化的可视化工具来呈现复杂的统计模型和分析结果。比如，如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据，如何利用交互式可视化来探索数据，以及如何避免误导性的图形。最后，我还在思考模型的鲁棒性问题。在现实世界的数据中，往往存在着噪声、异常值或者不完整的情况，这些因素都可能对统计模型的性能产生负面影响。我希望书中能介绍一些提高模型鲁棒性的方法，比如鲁棒回归、异常值检测和数据清洗技术，让我能够更可靠地从不完美的数据中提取有用的信息。
评分这本书的封面设计就透着一股严谨的学术气息，厚重的纸张和精致的印刷，一看就是经过精心打磨的。我拿到它的时候，就有一种想要立刻沉浸其中的冲动。我尤其期待书中关于贝叶斯统计的部分，我一直觉得贝叶斯方法在处理不确定性问题时有着天然的优势，而且它的思想非常灵活，可以应用到各种复杂的模型中。我希望这本书能详细介绍贝叶斯定理的推导，以及一些常用的先验分布和后验分布的计算方法。同时，我也对书中关于蒙特卡罗方法和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的介绍很感兴趣。这两种方法在处理那些解析解难以获得的复杂概率分布时，简直是神器。我希望书中能给出具体的算法实现，并辅以生动的例子，让我能更好地理解它们的原理和应用。毕竟，理论知识固然重要，但如果不能转化为实际操作，那就失去了很多意义。我之前在学习过程中，遇到过不少关于模型选择和模型评估的难题，比如如何判断一个模型是否过于复杂，导致过拟合，或者模型是否过于简单，导致欠拟合。这本书如果能在这方面提供一些清晰的指导和实用的方法，对我来说将是巨大的帮助。特别是像赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）之类的模型选择标准，我希望书中能详细解释它们的由来和计算方式，以及在实际应用中如何权衡使用。此外，对于一些高阶的统计概念，比如非参数统计、时间序列分析或者机器学习中的统计方法，我也充满了好奇。我希望这本书能够触及这些领域，并给出一些基础的介绍，让我能够对这些前沿的统计思想有一个初步的认识。毕竟，统计学的应用范围越来越广，了解这些新兴领域的发展趋势，对于我未来的学习和研究至关重要。这本书的篇幅看起来不小，我预感它会是一次深入的学术探索之旅，我为此已经做好了充分的准备。
评分《计算统计（第2版）》这本书，听起来就充满了知识的重量和学术的魅力。我迫不及待地想阅读书中关于统计图形学的部分。我一直认为，一个好的统计图表能够比任何文字描述都更能直观地展现数据规律和分析结果。我希望书中能提供关于如何设计有效统计图表的原则和技巧，比如如何选择合适的图表类型，如何避免误导性的可视化，以及如何利用颜色、形状等视觉元素来增强信息的传达。我还需要学习如何使用现代化的可视化工具，比如R语言的ggplot2或Python的matplotlib/seaborn，来绘制高质量的统计图形。在我的实际工作中，常常需要进行假设检验来验证我的数据分析结论。我希望书中能详细介绍各种常用的假设检验方法，比如t检验、卡方检验、ANOVA等，并深入解释它们的原理、适用条件以及如何解读结果。理解P值和置信区间的真正含义，是做出科学决策的关键。我对统计模型诊断和评估也非常感兴趣。仅仅构建模型是不够的，我更需要知道如何判断模型的优劣，以及模型是否存在过拟合或欠拟合等问题。我希望书中能提供关于残差分析、模型选择准则（AIC, BIC）以及交叉验证等模型评估技术。在数据分析过程中，难免会遇到缺失值或异常值。我希望书中能介绍一些稳健的统计方法，比如鲁棒回归、中位数作为度量等，让我能够更可靠地从不完整或带有噪声的数据中提取有用的信息。最后，我非常期待书中能对贝叶斯统计方法进行深入的介绍。贝叶斯方法提供了一种将先验知识融入数据分析的强大框架，尤其在处理复杂模型和不确定性问题时，具有独特的优势。
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