Semiparametric Theory and Missing Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Tsiatis, Anastasios A.

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9780387324487

丛书系列:

图书标签:

科普
数据处理
统计学
半参数模型
缺失数据
推断统计
统计建模
数据分析
计量经济学
生物统计学
理论统计
高级统计

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具体描述

This book summarizes current knowledge regarding the theory of estimation for semiparametric models with missing data, in an organized and comprehensive manner. It starts with the study of semiparametric methods when there are no missing data. The description of the theory of estimation for semiparametric models is both rigorous and intuitive, relying on geometric ideas to reinforce the intuition and understanding of the theory. These methods are then applied to problems with missing, censored, and coarsened data with the goal of deriving estimators that are as robust and efficient as possible.

这本书系统地探讨了数学统计理论与数据缺失问题之间的深度关联，为读者提供了一套完整的理论框架和实用方法。内容聚焦于现代统计分析中的核心难题，尤其强调如何在复杂数据环境中有效应对缺失信息。书中详细阐述了不同类型数据缺失的产生原因，从完全随机缺失到不完全遵循随机模式，作者一一分析这些现象对数据解析和建模的影响，从而引导读者深入理解问题本质。在理论部分，书详尽介绍了半参数统计方法的基本原理，这些方法通过结合参数估计与非参数技术，为处理不确定性提供了灵活的工具。同时，作者系统地讲解了多种数据清洗和填补策略，包括基于规则的填充、机器学习模型的预测与合成等，力求为研究者和从业者提供切实可行的解决方案。这些内容不仅帮助读者掌握基础知识，更在实践中展示了如何将理论应用于实际问题。书中还特别强调了数据缺失对统计推断和模型预测准确性的深远影响，分析了其带来的偏差、效率下降以及决策风险等关键问题。通过具体案例与实验数据，作者深入剖析了不同方法在实际操作中的适用性，帮助读者做出更理性、科学的选择。书中不仅涵盖了经典统计理论，还引入了最新的发展方向，如基于大数据和人工智能技术的创新方法，为读者拓宽视野提供了宝贵内容。此外，作者注重理论与应用的结合，通过逐步递进的讲解，使复杂概念变得易懂，并通过大量实例展示了不同背景下分析数据缺失的策略。这种结构设计不仅增强了读者的理解深度，也提升了学习的系统性。书中还特别关注了跨学科应用，帮助读者将所学方法灵活运用于生物统计、社会科学、工程等多个领域，为多样化需求提供支持。整体而言，这本书为希望深入研究数据处理与统计分析的人士提供了一份权威且全面的参考资料。它不仅系统梳理了现有理论和方法，还通过严谨的论证和丰富的实例，使读者在面对复杂问题时能够迅速找到有效的解决路径。无论是初学者还是专业研究者，书中都具有极高的参考价值，帮助他们更好地理解数据缺失的挑战及应对之策。整个内容设计注重逻辑性与可读性，确保每个章节都能为读者提供有意义且实用的知识储备。