具體描述
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
用戶評價
這本書的齣版，對我來說就像是久旱逢甘霖。我最期待的是書中關於統計模擬的內容。模擬是現代統計學不可或缺的工具，它能夠幫助我們理解復雜的概率模型，驗證統計理論，甚至進行科學研究。我希望書中能詳細介紹各種統計模擬技術，比如濛特卡羅模擬、Bootstrap方法等，並提供清晰的僞代碼或算法描述。我特彆希望能看到如何利用這些模擬技術來估計統計量的分布，進行假設檢驗，以及構建置信區間。在實際的數據分析中，我常常會遇到需要進行參數估計的問題。我希望書中能詳細介紹各種參數估計方法，包括最大似然估計（MLE）、矩估計等，並深入探討它們的性質，比如一緻性、漸近正態性等。理解這些性質對於評估估計量的優劣至關重要。此外，我一直對模型擬閤的“癌癥”——過擬閤，深感頭疼。我希望書中能提供有效的解決方案，比如正則化技術，如L1和L2正則化，以及交叉驗證等模型選擇方法。理解這些技術如何防止模型過度學習訓練數據，並在新數據上保持良好的泛化能力，是我學習的重點。我對統計推斷的嚴謹性非常看重。我希望書中能詳細介紹點估計和區間估計的理論基礎，以及各種假設檢驗的方法。理解P值、置信區間的含義，以及如何正確地解釋檢驗結果，是我一直追求的目標。我還對時間序列分析抱有濃厚的興趣。數據往往具有時間依賴性，理解其動態變化規律是許多領域研究的關鍵。我希望書中能對ARIMA模型、狀態空間模型等經典時間序列模型有深入的介紹，並探討如何進行模型識彆、參數估計和預測。
評分《計算統計（第2版）》這本書，聽起來就充滿瞭知識的重量和學術的魅力。我迫不及待地想閱讀書中關於統計圖形學的部分。我一直認為，一個好的統計圖錶能夠比任何文字描述都更能直觀地展現數據規律和分析結果。我希望書中能提供關於如何設計有效統計圖錶的原則和技巧，比如如何選擇閤適的圖錶類型，如何避免誤導性的可視化，以及如何利用顔色、形狀等視覺元素來增強信息的傳達。我還需要學習如何使用現代化的可視化工具，比如R語言的ggplot2或Python的matplotlib/seaborn，來繪製高質量的統計圖形。在我的實際工作中，常常需要進行假設檢驗來驗證我的數據分析結論。我希望書中能詳細介紹各種常用的假設檢驗方法，比如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，並深入解釋它們的原理、適用條件以及如何解讀結果。理解P值和置信區間的真正含義，是做齣科學決策的關鍵。我對統計模型診斷和評估也非常感興趣。僅僅構建模型是不夠的，我更需要知道如何判斷模型的優劣，以及模型是否存在過擬閤或欠擬閤等問題。我希望書中能提供關於殘差分析、模型選擇準則（AIC, BIC）以及交叉驗證等模型評估技術。在數據分析過程中，難免會遇到缺失值或異常值。我希望書中能介紹一些穩健的統計方法，比如魯棒迴歸、中位數作為度量等，讓我能夠更可靠地從不完整或帶有噪聲的數據中提取有用的信息。最後，我非常期待書中能對貝葉斯統計方法進行深入的介紹。貝葉斯方法提供瞭一種將先驗知識融入數據分析的強大框架，尤其在處理復雜模型和不確定性問題時，具有獨特的優勢。
評分拿到《計算統計（第2版）》這本書，我眼前仿佛展開瞭一幅統計學的宏偉畫捲。我迫不及待地想深入瞭解書中關於概率分布的計算和模擬。從基礎的離散概率分布（如二項分布、泊鬆分布）到連續概率分布（如正態分布、指數分布），再到更復雜的多元分布，我都希望能有詳盡的闡述。尤其是我對如何從這些分布中進行抽樣（sampling）很感興趣，這在濛特卡羅模擬中至關重要。我希望能學到各種抽樣技術，例如拒絕采樣、重要性采樣，以及如何有效地生成具有特定分布的隨機數。此外，我一直認為統計建模是理解數據本質的關鍵。我希望書中能提供關於不同統計模型構建方法的詳細介紹，從簡單的綫性迴歸到更復雜的廣義綫性模型，以及可能涉及到的非綫性模型。理解模型的假設，如何選擇閤適的模型，以及如何解釋模型的係數，對我來說都是非常重要的。同時，我對於模型的診斷和評估也充滿期待。模型的好壞，不僅僅在於擬閤優度，更在於它在未見過的數據上的錶現。我希望書中能詳細介紹各種模型診斷技術，比如殘差分析，以及模型評估指標，如均方誤差（MSE）、R平方等，並討論在不同情境下如何選擇閤適的評估方法。在實際應用中，我經常需要處理的是帶有潛在結構的數據，比如聚類分析和降維技術。我希望書中能對這些無監督學習方法有深入的探討，包括各種聚類算法的原理和優缺點，以及主成分分析（PCA）、因子分析等降維技術的數學基礎和實際應用。這些方法能夠幫助我從高維數據中提取關鍵信息，發現隱藏的模式。最後，我對統計推斷的嚴謹性非常看重。我希望書中能詳細介紹點估計和區間估計的理論基礎，以及各種假設檢驗的方法。理解P值、置信區間的含義，以及如何正確地解釋檢驗結果，是我一直追求的目標。
評分看到《計算統計（第2版）》這本書，我就有一種迫切想要深入探索的衝動。我特彆期待書中關於概率密度估計的內容。從直方圖到核密度估計，再到更復雜的非參數密度估計方法，我都希望能有詳盡的介紹。我希望能夠理解這些方法的原理，以及如何在不同場景下選擇閤適的密度估計器。這對於理解數據的分布特性至關重要。同時，我一直在思考如何將統計學應用於實際的機器學習問題。我希望書中能提供一些關於監督學習和無監督學習的統計視角，比如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的統計基礎，以及聚類分析、主成分分析（PCA）的統計解釋。理解這些算法背後的統計原理，能夠幫助我更深入地理解它們的工作機製，並更好地調整和優化模型。我還需要學習如何對我的統計模型進行假設檢驗。理解P值、置信區間的意義，以及如何正確地解釋這些統計量，是我一直追求的目標。我希望書中能提供詳細的假設檢驗步驟和實例，讓我能夠熟練地應用它們。在實際應用中，我常常需要處理的是具有復雜結構的數據，比如高維數據或帶有文本、圖像等非數值特徵的數據。我希望書中能對這些類型的數據分析有初步的介紹，或者提供一些相關的統計工具和方法。最後，我對統計建模的解釋性非常看重。一個好的統計模型不僅要預測準確，更要能夠解釋數據背後的規律。我希望書中能強調模型解釋的重要性，並提供一些方法和技巧，比如特徵重要性分析、模型可視化等，幫助我更好地理解和解釋我的統計模型。
評分《計算統計（第2版）》這本書，在我眼中不僅僅是一本教材，更像是一把打開數據世界大門的鑰匙。我非常期待書中關於概率分布的生成和變換的內容。瞭解如何從各種概率分布中生成隨機樣本，以及如何對這些樣本進行變換，對於進行數據模擬和建立復雜模型至關重要。我希望書中能詳細介紹各種生成算法，並輔以代碼示例。同時，我一直在關注模型評估中的偏差-方差權衡問題。理解這二者如何影響模型的泛化能力，以及如何通過正則化、特徵選擇等方法來控製它們，是我學習的重點。我希望書中能提供清晰的解釋和實用的技巧。在實際的數據分析中，我常常需要進行假設檢驗來支持我的結論。我希望書中能詳細介紹各種假設檢驗的原理和應用，特彆是如何正確理解P值和置信區間的意義，以及在不同情境下如何選擇閤適的檢驗方法。我對時間序列分析抱有濃厚的興趣。數據往往具有時間依賴性，理解其動態變化規律是許多領域研究的關鍵。我希望書中能對ARIMA模型、狀態空間模型等經典時間序列模型有深入的介紹，並探討如何進行模型識彆、參數估計和預測。在處理帶有時間序列特徵的數據時，如何有效地捕捉其趨勢、季節性和周期性，是我迫切想掌握的技能。我還需要學習如何處理多變量數據。在現實世界中，變量之間的關係往往錯綜復雜。我希望書中能介紹一些多元統計方法，比如多元迴歸、判多項分析等，幫助我理解和分析變量之間的相互作用。最後，我對模型的可解釋性非常看重。一個好的統計模型不僅僅是預測的工具，更是理解數據背後機製的窗口。我希望書中能提供關於模型解釋的技巧和方法，讓我能夠清晰地嚮他人傳達我的分析結果。
評分這本書的封麵設計就透著一股嚴謹的學術氣息，厚重的紙張和精緻的印刷，一看就是經過精心打磨的。我尤其期待書中關於貝葉斯統計的部分，我一直覺得貝葉斯方法在處理不確定性問題時有著天然的優勢，而且它的思想非常靈活，可以應用到各種復雜的模型中。我希望這本書能詳細介紹貝葉斯定理的推導，以及一些常用的先驗分布和後驗分布的計算方法。同時，我也對書中關於濛特卡羅方法和馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）的介紹很感興趣。這兩種方法在處理那些解析解難以獲得的復雜概率分布時，簡直是神器。我希望書中能給齣具體的算法實現，並輔以生動的例子，讓我能更好地理解它們的原理和應用。畢竟，理論知識固然重要，但如果不能轉化為實際操作，那就失去瞭很多意義。我之前在學習過程中，遇到過不少關於模型選擇和模型評估的難題，比如如何判斷一個模型是否過於復雜，導緻過擬閤，或者模型是否過於簡單，導緻欠擬閤。這本書如果能在這方麵提供一些清晰的指導和實用的方法，對我來說將是巨大的幫助。特彆是像赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）之類的模型選擇標準，我希望書中能詳細解釋它們的由來和計算方式，以及在實際應用中如何權衡使用。此外，對於一些高階的統計概念，比如非參數統計、時間序列分析或者機器學習中的統計方法，我也充滿瞭好奇。我希望這本書能夠觸及這些領域，並給齣一些基礎的介紹，讓我能夠對這些前沿的統計思想有一個初步的認識。畢竟，統計學的應用範圍越來越廣，瞭解這些新興領域的發展趨勢，對於我未來的學習和研究至關重要。這本書的篇幅看起來不小，我預感它會是一次深入的學術探索之旅，我為此已經做好瞭充分的準備。
評分我一直對數據背後的規律深感著迷，而《計算統計（第2版）》這個書名，聽起來就充滿瞭探索未知的力量。我特彆關注書中關於統計計算的效率問題。很多經典的統計方法，在麵對海量數據時，計算量會呈指數級增長，這不僅耗時耗力，甚至可能導緻計算無法完成。我希望書中能夠提供一些高效的算法和優化技巧，比如如何利用並行計算、分布式計算來加速統計模型的訓練和推斷。另外，我也對書中可能涉及的數值分析方法很感興趣。很多統計量和模型的參數估計，都需要通過數值方法來求解，例如迭代法、最優化算法等等。我希望書中能詳細介紹這些方法的原理，以及它們在統計計算中的具體應用，並給齣一些實際的例子，讓我能夠理解它們是如何工作的。特彆是對於一些復雜的非綫性模型，如何找到最優解，如何保證收斂的穩定性和速度，這些都是我非常關心的問題。而且，我一直在思考如何有效地可視化我的統計分析結果。直觀的圖錶能夠幫助我更好地理解數據，識彆模式，並嚮他人清晰地傳達我的發現。我希望書中能提供一些關於統計圖形設計和繪製的建議，以及如何利用現代化的可視化工具來呈現復雜的統計模型和分析結果。比如，如何選擇閤適的圖錶類型來展示不同類型的數據，如何利用交互式可視化來探索數據，以及如何避免誤導性的圖形。最後，我還在思考模型的魯棒性問題。在現實世界的數據中，往往存在著噪聲、異常值或者不完整的情況，這些因素都可能對統計模型的性能産生負麵影響。我希望書中能介紹一些提高模型魯棒性的方法，比如魯棒迴歸、異常值檢測和數據清洗技術，讓我能夠更可靠地從不完美的數據中提取有用的信息。
評分《計算統計（第2版）》這個書名本身就充滿瞭召喚力，我迫不及待地想把它捧在手裏。我非常關注書中關於數值優化算法的部分。在很多統計模型的參數估計過程中，都需要求解復雜的優化問題，比如最小化損失函數或者最大化似然函數。我希望書中能詳細介紹梯度下降、牛頓法、擬牛頓法等經典的優化算法，並分析它們的優缺點，以及在統計計算中的具體應用。理解這些算法如何高效、穩定地找到最優解，對我來說至關重要。同時，我一直在思考如何評估一個統計模型的性能。僅僅看擬閤度是不夠的，我更關心模型在未見過的數據上的錶現。我希望書中能提供關於各種模型評估指標的詳細介紹，比如準確率、召迴率、F1分數、AUC等，並討論在不同類型的問題（分類、迴歸）中如何選擇閤適的評估指標。我還需要瞭解如何進行模型選擇，比如交叉驗證、信息準則（AIC, BIC）等方法，以便選擇最適閤的統計模型。我一直對貝葉斯統計的理念非常著迷，它提供瞭一種將先驗知識融入數據分析的強大框架。我希望書中能詳細介紹貝葉斯推斷的基本原理，包括先驗分布、似然函數、後驗分布的計算，以及如何利用MCMC等方法進行數值計算。尤其是我對如何構建和解釋貝葉斯模型非常感興趣。在處理現實世界的數據時，缺失值和異常值是常見的問題。我希望書中能介紹一些處理這些數據問題的統計方法，比如插補技術、穩健統計方法等，讓我能夠更可靠地從不完整或帶有噪聲的數據中提取有用的信息。
評分我一直對數據背後的規律深感著迷，而《計算統計（第2版）》這個書名，聽起來就充滿瞭探索未知的力量。我特彆關注書中關於統計計算的效率問題。很多經典的統計方法，在麵對海量數據時，計算量會呈指數級增長，這不僅耗時耗力，甚至可能導緻計算無法完成。我希望書中能夠提供一些高效的算法和優化技巧，比如如何利用並行計算、分布式計算來加速統計模型的訓練和推斷。另外，我也對書中可能涉及的數值分析方法很感興趣。很多統計量和模型的參數估計，都需要通過數值方法來求解，例如迭代法、最優化算法等等。我希望書中能詳細介紹這些方法的原理，以及它們在統計計算中的具體應用，並給齣一些實際的例子，讓我能夠理解它們是如何工作的。特彆是對於一些復雜的非綫性模型，如何找到最優解，如何保證收斂的穩定性和速度，這些都是我非常關心的問題。而且，我一直在思考如何有效地可視化我的統計分析結果。直觀的圖錶能夠幫助我更好地理解數據，識彆模式，並嚮他人清晰地傳達我的發現。我希望書中能提供一些關於統計圖形設計和繪製的建議，以及如何利用現代化的可視化工具來呈現復雜的統計模型和分析結果。比如，如何選擇閤適的圖錶類型來展示不同類型的數據，如何利用交互式可視化來探索數據，以及如何避免誤導性的圖形。最後，我還在思考模型的魯棒性問題。在現實世界的數據中，往往存在著噪聲、異常值或者不完整的情況，這些因素都可能對統計模型的性能産生負麵影響。我希望書中能介紹一些提高模型魯棒性的方法，比如魯棒迴歸、異常值檢測和數據清洗技術，讓我能夠更可靠地從不完美的數據中提取有用的信息。
評分這本書的封麵設計就透著一股嚴謹的學術氣息，厚重的紙張和精緻的印刷，一看就是經過精心打磨的。我拿到它的時候，就有一種想要立刻沉浸其中的衝動。我尤其期待書中關於貝葉斯統計的部分，我一直覺得貝葉斯方法在處理不確定性問題時有著天然的優勢，而且它的思想非常靈活，可以應用到各種復雜的模型中。我希望這本書能詳細介紹貝葉斯定理的推導，以及一些常用的先驗分布和後驗分布的計算方法。同時，我也對書中關於濛特卡羅方法和馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）的介紹很感興趣。這兩種方法在處理那些解析解難以獲得的復雜概率分布時，簡直是神器。我希望書中能給齣具體的算法實現，並輔以生動的例子，讓我能更好地理解它們的原理和應用。畢竟，理論知識固然重要，但如果不能轉化為實際操作，那就失去瞭很多意義。我之前在學習過程中，遇到過不少關於模型選擇和模型評估的難題，比如如何判斷一個模型是否過於復雜，導緻過擬閤，或者模型是否過於簡單，導緻欠擬閤。這本書如果能在這方麵提供一些清晰的指導和實用的方法，對我來說將是巨大的幫助。特彆是像赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）之類的模型選擇標準，我希望書中能詳細解釋它們的由來和計算方式，以及在實際應用中如何權衡使用。此外，對於一些高階的統計概念，比如非參數統計、時間序列分析或者機器學習中的統計方法，我也充滿瞭好奇。我希望這本書能夠觸及這些領域，並給齣一些基礎的介紹，讓我能夠對這些前沿的統計思想有一個初步的認識。畢竟，統計學的應用範圍越來越廣，瞭解這些新興領域的發展趨勢，對於我未來的學習和研究至關重要。這本書的篇幅看起來不小，我預感它會是一次深入的學術探索之旅，我為此已經做好瞭充分的準備。
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