Monte Carlo Statistical Methods (Springer Texts in Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Christian Robert

出品人:

页数:649

译者:

出版时间:2004-07-28

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387212395

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

statistics
Statistics
蒙特卡罗
贝叶斯
课程教材
英文
统计
数学
Monte Carlo
Statistical Methods
Simulation
Probability
Statistics
Numerical Analysis
Computational Statistics
Random Numbers
Markov Chain Monte Carlo
Springer Texts in Statistics

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具体描述

Monte Carlo statistical methods, particularly those based on Markov chains, are now an essential component of the standard set of techniques used by statisticians. This new edition has been revised towards a coherent and flowing coverage of these simulation techniques, with incorporation of the most recent developments in the field. In particular, the introductory coverage of random variable generation has been totally revised, with many concepts being unified through a fundamental theorem of simulation There are five completely new chapters that cover Monte Carlo control, reversible jump, slice sampling, sequential Monte Carlo, and perfect sampling. There is a more in-depth coverage of Gibbs sampling, which is now contained in three consecutive chapters. The development of Gibbs sampling starts with slice sampling and its connection with the fundamental theorem of simulation, and builds up to two-stage Gibbs sampling and its theoretical properties. A third chapter covers the multi-stage Gibbs sampler and its variety of applications. Lastly, chapters from the previous edition have been revised towards easier access, with the examples getting more detailed coverage. This textbook is intended for a second year graduate course, but will also be useful to someone who either wants to apply simulation techniques for the resolution of practical problems or wishes to grasp the fundamental principles behind those methods. The authors do not assume familiarity with Monte Carlo techniques (such as random variable generation), with computer programming, or with any Markov chain theory (the necessary concepts are developed in Chapter 6). A solutions manual, which covers approximately 40% of the problems, is available for instructors who require the book for a course. Christian P. Robert is Professor of Statistics in the Applied Mathematics Department at UniversitA(c) Paris Dauphine, France. He is also Head of the Statistics Laboratory at the Center for Research in Economics and Statistics (CREST) of the National Institute for Statistics and Economic Studies (INSEE) in Paris, and Adjunct Professor at Ecole Polytechnique. He has written three other books, including The Bayesian Choice, Second Edition, Springer 2001. He also edited Discretization and MCMC Convergence Assessment, Springer 1998. He has served as associate editor for the Annals of Statistics and the Journal of the American Statistical Association. He is a fellow of the Institute of Mathematical Statistics, and a winner of the Young Statistician Award of the SocietiA(c) de Statistique de Paris in 1995. George Casella is Distinguished Professor and Chair, Department of Statistics, University of Florida. He has served as the Theory and Methods Editor of the Journal of the American Statistical Association and Executive Editor of Statistical Science. He has authored three other textbooks: Statistical Inference, Second Edition, 2001, with Roger L. Berger; Theory of Point Estimation, 1998, with Erich Lehmann; and Variance Components, 1992, with Shayle R. Searle and Charles E. McCulloch. He is a fellow of the Institute of Mathematical Statistics and the American Statistical Association, and an elected fellow of the International Statistical Institute.

理解不确定性：概率方法与统计建模的基石在科学研究、工程实践乃至金融决策的广阔领域中，我们常常面临着复杂系统的内在不确定性。精确地量化和理解这种不确定性，是做出明智选择、预测未来趋势的关键。本书正是为了系统地阐述如何运用概率的强大力量，结合严谨的统计建模，来应对这些挑战而撰写。我们首先将深入探索概率论的基本原理，包括随机变量、概率分布、期望、方差等核心概念。理解这些工具，如同掌握了描述和量化随机现象的语言。我们将从离散概率分布（如二项分布、泊松分布）的性质和应用入手，逐步过渡到连续概率分布（如正态分布、指数分布），并讨论它们在不同场景下的建模能力。接着，本书将聚焦于统计推断的核心思想。在数据稀缺或测量存在误差的情况下，我们如何从样本信息中提取出关于总体特征的可靠结论？本书将详细介绍参数估计的各种方法，包括点估计（如矩估计、最大似然估计）和区间估计，以及置信区间的构建与解释。此外，我们将全面讲解假设检验的原理和流程，如何根据数据来评估统计假设的有效性，例如 t 检验、卡方检验等经典统计检验的应用。数据建模是理解复杂关系、揭示潜在规律的强大手段。本书将介绍多种统计建模技术，从最基础的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归、非线性回归，以及广义线性模型。我们将讨论模型构建、诊断和选择的关键步骤，包括残差分析、模型拟合优度检验、变量选择策略等，确保建立的模型既有统计上的显著性，又能反映真实的业务或科学问题。除了经典的统计方法，本书还将引入一系列现代统计技术，以应对日益增长的数据规模和复杂性。我们将探讨一些重要的非参数方法，它们不依赖于对数据分布的严格假设，因而具有更广泛的适用性。此外，我们还将介绍一些用于处理高维数据和探索性数据分析的工具，帮助读者在海量数据中发现有价值的信息。本书的编写旨在为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导。通过对概率论、统计推断和建模技术的深入剖析，我们希望读者能够：建立严谨的概率思维：掌握量化不确定性的基本工具，理解随机现象的内在规律。掌握有效的统计推断方法：能够从有限的数据中提取有意义的信息，做出有根据的决策。灵活运用统计建模技术：能够构建、评估和解释各种统计模型，以理解和预测复杂系统的行为。提升数据分析能力：能够独立地进行数据探索、分析和建模，并得出科学的结论。无论您是统计学、数学、计算机科学、经济学、生物学、工程学，还是其他任何需要处理数据的学科背景，本书都将为您提供一套完整的知识体系和一套行之有效的分析工具，帮助您更深入地理解数据背后的世界，更自信地应对未来的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

当初决定做Monte Carlo，导师给我推荐了此书作为入门。这本书是我所知道的Monte Carlo领域的几本好书之一（另一本在看的是Jun Liu写的）。本书内容包括Monte carlo领域从入门到精通的各个层次，正如其名，虽然Monte Carlo有着广泛的应用，但此书主要介绍其在统计学里面的应用...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，当我第一次翻开这本厚厚的统计学专著时，内心是有些许忐忑的，毕竟蒙特卡洛方法听起来就带着一丝高深的神秘色彩。然而，这本书的处理方式完全超出了我的预期。它巧妙地将复杂的数学推导与直观的物理或直觉解释结合起来，使得那些原本看起来高不可攀的概念变得触手可及。尤其欣赏作者在介绍收敛性和误差分析时所展现出的严谨态度，这对于任何追求科学准确性的研究者来说都是至关重要的品质。这本书的价值在于，它不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探究了“为什么这样有效”的底层逻辑。读完后，我感觉自己对随机模拟的理解不再是停留在调包使用的层面，而是真正掌握了其背后的精髓。对于研究生和专业人士而言，这本书提供的洞察力是无价的，它为后续更深入的研究铺设了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这部著作简直是统计学领域的一股清流，它深入浅出地探讨了蒙特卡洛方法的核心思想与实际应用。作者的叙述方式非常清晰，即便是初次接触这方面内容的读者，也能很快抓住要点。我印象最深的是书中对各种采样技术，比如MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的讲解，不仅理论扎实，还配有大量的案例分析，让人能够直观地感受到这些方法在解决复杂概率模型问题时的强大威力。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的向导在知识的迷宫中探险，每一步都有清晰的指引，让人充满信心。它不只是罗列公式和定义，更重要的是培养了读者用概率思维去构建和解决实际问题的能力。对于那些希望在金融工程、物理模拟或者数据科学等领域深耕的人来说，这本书绝对是案头必备的宝典。它极大地拓宽了我对随机过程模拟的理解边界，而且全书的排版和逻辑组织都极为专业，阅读体验非常流畅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术水准毋庸置疑，它无疑是该领域内的一部里程碑式的作品。结构上，它采取了一种螺旋上升的组织方式，从基础的随机数生成到高级的方差缩减技术，层层递进，逻辑严密得像是精密的机械装置。不同于一些只注重理论证明的书籍，它非常重视数值稳定性和计算效率的实际考量，这一点让它在应用层面显得尤为宝贵。我曾经在处理一个高维积分问题时束手无策，正是书中介绍的某些高级抽样策略，帮助我找到了突破口。作者的写作风格冷静而精确，如同外科手术刀般精准地剖析每一个技术细节，毫不含糊。对于希望在需要进行复杂积分、优化或贝叶斯推断的领域深耕的读者来说，这本书的价值远远超出了其定价。它提供了一种看待和解决问题的全新范式。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上的统计学教材汗牛充栋，但真正能让人读得进去、读有所得的却凤毛麟角。这本关于蒙特卡洛的教材，无疑属于后者。它的叙事节奏掌握得非常到位，不会让人感到信息过载，也不会因为过于简化而牺牲深度。书中对不同模拟算法的优劣比较分析得极为细致，这一点对于工程实践者来说尤其重要，因为它直接关系到计算效率和结果的可靠性。我特别喜欢它穿插的一些历史典故和理论发展的脉络，这让冰冷的数学变得有了“人情味”。它教会我的不仅是如何运行模拟，更重要的是如何批判性地评估模拟结果的有效性和鲁棒性。如果你正在寻找一本能真正提升你数值计算和概率建模技能的工具书，那么这本书绝对是值得你投入时间和精力的选择，它带来的知识复利是相当可观的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版简直是给依赖计算模拟的科研人员送来了一份厚礼。它的深度和广度令人印象深刻，覆盖了蒙特卡洛方法几乎所有主流的变体和应用场景。我尤其欣赏作者在阐述理论时所展现出的那种对细节的偏执，每一个假设、每一个条件都被交代得清清楚楚，这为读者避免了在实际操作中可能遇到的许多“陷阱”。它不是那种读完一遍就能掌握的书，更像是一本需要时常翻阅、常读常新的参考手册。它对概率分布的模拟、对时间序列的处理，以及在构建复杂系统模型中的应用，都提供了教科书式的最佳实践。对于想要从“知道”到“精通”的读者，这本书是不可或缺的垫脚石。它不仅仅是一本教材，更像是一部关于如何与随机性共舞的艺术指南，其内容的丰富性和指导性，实在令人赞叹。

评分☆☆☆☆☆