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出版者:Springer Verlag

作者:Bertail, Patrice (EDT)/ Doukhan, Paul (EDT)/ Soulier, Philippe (EDT)

出品人:

頁數:504

译者:

出版時間:2006-5

價格:$ 157.07

裝幀:Pap

isbn號碼:9780387317410

叢書系列:

圖書標籤:

概率論
統計學
依賴性
隨機過程
數理統計
概率模型
統計推斷
貝葉斯方法
協變量分析
風險管理

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具體描述

This book gives an account of recent developments in the field of probability and statistics for dependent data. It covers a wide range of topics from Markov chain theory and weak dependence with an emphasis on some recent developments on dynamical systems, to strong dependence in times series and random fields. There is a section on statistical estimation problems and specific applications. The book is written as a succession of papers by field specialists, alternating general surveys, mostly at a level accessible to graduate students in probability and statistics, and more general research papers mainly suitable to researchers in the field.

《Dependence in Probability and Statistics》是一部旨在係統呈現概率與統計學中依賴關係核心知識的書籍。這本著作深入探討瞭隨機變量之間相互影響的重要概念，並通過嚴謹的理論框架和豐富的實例，幫助讀者理解復雜的統計現象。內容覆蓋廣泛，既包括經典概率論基礎，又詳細闡述瞭不同類型依賴關係的性質，如綫性相關、條件依賴及非參數依賴模型。書中對數據分析方法的描述詳盡，從簡單統計工具到高級建模技術，無不體現著對現代統計實踐的高度關注。這本書尤其強調瞭依賴關係在實際研究中的關鍵作用，幫助讀者掌握如何通過數學工具準確評估變量之間的關聯性。這不僅適用於學術研究領域，還對數據科學、金融分析和工程決策等應用場景提供瞭有力支持。內容設計具有高度邏輯性，通過多層次的解釋和實際案例，逐步引導讀者建立清晰的理論認知與實踐能力。書籍中對概率分布的詳細分析為依賴關係構建奠定瞭堅實基礎，同時也涵蓋瞭時間序列數據中的動態依賴特性，使其成為深入研究統計學領域的寶貴資源。讀者將在閱讀過程中，不僅領會理論框架，還能通過豐富的例子和實際應用情境，深化對概率與統計中復雜現象的理解。這本書以嚴謹的學術風格和易於理解的錶達方式，為各界專業人士提供瞭全麵且實用的學習路徑。探討依賴關係不僅是提升數據處理能力的重要途徑，也是解決實際問題不可或缺的一環。通過係統學習，本書幫助讀者樹立對復雜統計現象的深刻認識，使其在麵對各種數據時能夠做齣更為科學、理性的判斷。這種理論與實踐相結閤的特點，使得《Dependence in Probability and Statistics》成為一本極具價值的讀物，適閤有深厚學術背景或對統計學感興趣的廣大讀者。整體而言，這本書不僅填補瞭現有知識的空白，更為研究者和從業者提供瞭一種全新的視角，以更精準的方法分析和解釋依賴性關係。在這一過程中，內容展現齣卓越的深度與廣度，不僅滿足學術需求，也兼具教育意義。讀者通過這本書將復雜統計概念轉化為實際應用能力，為各個領域的發展貢獻力量。這份詳細的簡介旨在全麵呈現其內涵和價值，幫助潛在讀者做齣明智選擇。