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出版者:Springer

作者:Phil Spector

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:2008-03-19

价格:USD 54.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387747309

丛书系列:Use R

图书标签:

• R
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《现代统计建模与推断》 一本深入探索当代统计学核心理论与实践的权威指南 本书旨在为读者提供一个全面且深入的统计学知识体系，涵盖从基础的概率论与统计推断到前沿的复杂模型构建与应用。我们摒弃了传统教材中对基础概念的肤浅叙述，转而聚焦于现代统计学家在实际工作中赖以生存的关键理论基础、方法论的严谨推导以及实际案例中的应用策略。 全书内容经过精心组织，结构清晰，旨在帮助不同背景的读者（包括高年级本科生、研究生以及需要深化理论基础的专业人士）构建坚实的理论框架，并掌握运用现代统计工具解决实际问题的能力。 --- 第一部分：概率论基础与随机变量的精细化处理 (Fundamentals of Probability and Advanced Random Variable Theory) 本部分是全书的基石，我们将以严谨的数学视角重审概率论的核心概念，为后续的统计推断打下坚实的基础。 第一章：测度论基础与概率空间构建 我们从更抽象的集合论和测度论出发，严格定义概率空间 $(Omega, mathcal{F}, P)$。重点讨论 $sigma$-代数（可测事件集）的性质，拉东-尼科迪姆定理在测度论中的应用，以及如何利用测度来定义随机变量的分布。本章将深入探讨绝对连续与奇异分布之间的区别，为理解复杂模型中的混合分布打下基础。 第二章：随机变量的矩分析与收敛性理论 超越期望与方差的基础概念，本章详细分析高阶矩、生成函数（矩生成函数、特征函数）及其在唯一性证明中的应用。收敛性理论是统计推断的灵魂：我们将细致区分依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛，并运用中心极限定理（包括 Lindeberg-Feller 条件下的 CLT 推广）来理解大样本下的渐近行为。此外，将引入 Slutsky 定理和 Cramér-Wold 定理，为后续的多元统计分析做铺垫。 第三章：大数定律与随机过程的初步接触 详细阐述强大数定律（Strong Law of Large Numbers, SLLN）和弱大数定律（Weak Law of Large Numbers, WLLN）的严格证明和应用场景。最后，我们将引入基础的随机过程概念，包括马尔可夫链的基础状态空间分析、平稳分布的存在性与唯一性，以及布朗运动（维纳过程）的连续路径性质和二次变差。 --- 第二部分：统计推断的理论核心 (The Core of Statistical Inference) 本部分专注于统计推断的两个主要支柱：点估计和区间估计，并引入现代统计学中至关重要的渐近理论。 第四章：点估计量的最优性与效率 本章聚焦于估计量的优良性质。我们将严格推导费希尔信息量（Fisher Information）和克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）。深入讨论完备性与有效性（Efficiency），并详细分析充分统计量（Sufficient Statistics）的结构，利用费希尔-尼曼分解定理来识别和构建最小充分统计量。重点分析 UMVUE（一致最小方差无偏估计）的存在条件和构造方法。 第五章：极大似然估计（MLE）的渐近理论 MLE 是现代统计学的核心工具。本章将侧重于 MLE 的渐近性质：一致性、渐近正态性以及渐近有效性（效率等同于 CRLB）。我们将推导 MLE 的 Fisher 分解、Hessian 矩阵的性质，并讨论 MLE 在非标准正则条件下的稳健性问题。引入 Wald 检验、得分检验（Rao's Score Test）和似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT）的渐近 $chi^2$ 分布理论。 第六章：区间估计与假设检验的严谨构建 超越教科书中的简单 $t$ 检验，本章关注如何构造具有精确覆盖概率或满足特定功效（Power）的置信区间。我们将探讨基于枢轴量（Pivotal Quantity）的方法、经验似然（Empirical Likelihood）方法在构建区间中的优势，以及如何处理高维参数空间中的多重比较问题（如 Bonferroni 校正、FDR 控制）。假设检验部分将严格区分 I 类错误、II 类错误以及功效函数，并分析 Neyman-Pearson 引理在区分简单零假设和复合备择假设中的作用。 --- 第三部分：广义线性模型与非参数推断 (Generalized Models and Nonparametric Techniques) 本部分将统计建模的范围扩展到超越正态分布假设的领域，并探讨不依赖于具体分布族假设的现代方法。 第七章：广义线性模型（GLM）的统一框架 GLM 提供了处理不同类型响应变量（计数、二元、速率等）的统一方法。本章详细讲解指数族分布的性质、连接函数（Link Function）的选择及其对线性预测因子的影响。深入分析 Logit 模型（逻辑回归）和 Probit 模型的估计与推断，重点讨论在二元响应模型中对离群值和共线性的敏感性，以及如何使用拟合优度检验（如 Deviance 检验）。 第八章：生存分析与风险建模 针对时间-事件数据，本章系统介绍生存函数的估计。重点讲解 Kaplan-Meier 估计量的推导和性质，以及 Cox 比例风险（Proportional Hazards, PH）模型的半参数方法。我们将详细剖析 Cox 模型中偏似然（Partial Likelihood）的构造原理，并讨论如何检验 PH 假设（如 Schoenfeld 残差法）。 第九章：非参数回归与核估计 当模型假设过于严格时，非参数方法提供了更灵活的替代方案。本章重点介绍核平滑器（Kernel Smoother）在回归（Nadaraya-Watson 估计）和密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）中的应用。深入分析带宽（Bandwidth）选择对偏差-方差权衡的影响，并讨论如何利用交叉验证（Cross-Validation）来优化非参数模型的性能。 --- 第四部分：高维数据与现代推断前沿 (High-Dimensionality and Contemporary Frontiers) 面对大数据集的挑战，本部分介绍了处理高维参数空间和依赖结构的新兴统计工具。 第十章：贝叶斯统计推断与MCMC方法 本章系统介绍贝叶斯方法论：先验分布的选择、后验分布的计算，以及贝叶斯因子在模型选择中的应用。核心内容放在计算环节，详细阐述马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是 Metropolis-Hastings 算法和 Gibbs 采样，并讨论收敛诊断（如 Gelman-Rubin 统计量）的关键技术。 第十一章：高维回归与惩罚模型 在参数数量超过观测数量的背景下，传统最小二乘法失效。本章专注于正则化技术：详细推导 Ridge 回归（L2 惩罚）和 Lasso 回归（L1 惩罚）的优化目标函数。对比两者在变量选择和估计收缩方面的特性，并探讨交叉验证在选择最优惩罚参数 $lambda$ 中的作用。 第十二章：再抽样方法与稳健性检验 再抽样技术是现代统计推断中处理复杂抽样分布和验证模型稳健性的重要工具。本章深入探讨 Bootstrap 方法的理论基础（特别是关于其渐近性质的讨论），并将其应用于估计标准误和构建置信区间。此外，还将介绍置换检验（Permutation Tests）在无需分布假设下进行因果推断中的严格应用。 --- 本书的每一个章节都配有精心设计的数学推导和丰富的理论支撑，旨在培养读者对统计学内在逻辑的深刻理解，使其能够批判性地评估模型、设计严谨的实验，并自信地应对复杂的现实数据挑战。

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Data Manipulation with R - Summary Notes Jianghao Wang wangjh@lreis.ac.cn Dec. 11, 2012: version 0.1 Reference Spector, P., Data manipulation with R. Use R! 2008, New York: Springer. ix, 152 p. Chapter 1 Data in R Modes and classes The mode function ret...

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这本书在装帧设计上，除了封面和内页的排版之外，细节之处也体现了作者对读者的关怀。比如，书的侧边栏似乎设计有专门的“提示框”或“陷阱警告”区域，用于标注常见的编码错误或概念误解点。我翻到一处关于因子（factor）变量处理的地方，旁边就有一个用醒目的图标标示的“请注意”区域，详细说明了R在处理因子水平时的默认行为，这无疑能帮我省去未来无数次调试和查找错误的痛苦。此外，我注意到每章末尾都设计有“动手实践”环节，这些练习题的难度梯度设计得非常巧妙，从简单的函数调用练习，逐步过渡到需要综合运用多章知识点的案例分析。这种循序渐进的训练，比单纯看书上的例子要有效得多，它强迫读者真正动手去操作，去犯错，去解决问题。这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一个结构化的学习路径图，它似乎已经为我预想好了学习过程中可能遇到的所有障碍，并提前准备好了解决方案。我非常期待能按照书中的节奏，一步步掌握这些强大的数据处理能力。

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这本书的作者在语言风格上展现出一种独特的魅力，读起来完全没有传统技术手册那种令人昏昏欲睡的冷漠感。相反，它充满了与读者对话的亲和力，语气中透露着经验丰富者的那种游刃有余和一点点幽默感。我翻到其中关于“异常值检测”的一页，作者并没有直接抛出一个复杂的统计公式，而是用了一个生动的比喻来解释为什么有些模型对极端值特别敏感，这种将复杂概念“人情化”的处理方式，极大地降低了读者的心理门槛。更难能可贵的是，它似乎在字里行间不断地强调“批判性思维”的重要性。它不仅仅是告诉你“怎么做”（How），更重要的是在探讨“为什么”（Why）要这么做，以及在特定情境下其他替代方案的优劣势。这种引导读者去思考决策背后的逻辑，而不是简单地复制粘贴代码的做法，是区分一本普通教程和一本优秀教材的关键所在。我感觉这本书更像是一位耐心的导师，时刻提醒我，数据分析不仅仅是技术操作，更是一门需要审慎判断的艺术。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，配色大胆却又协调，那种深蓝与亮黄的碰撞，仿佛在暗示着书中的内容会是既严谨又充满活力的。拿到手里能感觉到纸张的质感很不错，那种微微带点粗粝的触感，让人有种立刻翻开阅读的冲动。我之前接触过几本统计学的入门教材，大多是那种过于学术化、枯燥乏味的风格，阅读过程就像是在啃一本厚厚的字典。而这本，从排版上看就显得很现代，大量的代码块被清晰地隔离出来，使用了不同的字体和背景色块来区分，这点对于我们这些需要频繁对照书本和编程环境的实践者来说，简直是福音。尤其是那些复杂的算法步骤，居然能被拆解成一个个清晰的小节，配上恰到好处的插图说明，这说明作者在内容组织上是下了大功夫的，绝对不是那种流水账式的堆砌知识点。我尤其期待它在数据可视化的章节，希望它能教我如何用R做出那些在学术论文中经常看到的，既美观又信息量巨大的图表，而不是那种基础的柱状图和饼图。从整体的观感上判断，这本书的作者显然是深谙现代数据科学读者的需求，非常注重阅读体验的流畅性，这绝对是一本值得放在案头，时常翻阅的“工具书”。

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从我粗略翻阅的几个代码示例来看，作者对R语言生态系统的掌握程度令人印象深刻。我看到它不仅仅停留在基础的`base R`操作上，而是大量融入了像`dplyr`、`ggplot2`以及更前沿的数据管道处理工具包。这表明这本书的知识体系是非常与时俱进的，它没有固守过时的语法或低效的处理流程。尤其是在数据可视化的部分，我看到了对交互式图表库的提及，这在很多老旧的R书籍中是看不到的。这意味着读者在学完这本书后，不仅能产出静态的分析报告，还能构建出可以被终端用户直接操作和探索的动态仪表板，这在现代数据报告中是至关重要的技能。作者似乎还花了不少笔墨来讨论如何优化大型数据集的处理速度，涉及到并行计算和内存管理的基础概念，这些往往是初学者容易忽略，但对专业人士来说至关重要的性能调优技巧。这本书的覆盖面之广，技术栈之新，让我确信它能为任何想要提升R技能的人提供实质性的帮助，远不止于基础操作层面。

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我花了整整一个下午的时间来快速浏览这本书的目录结构，不得不说，它的逻辑组织真是匠心独运。它似乎并没有采取传统的“理论先行，实践殿后”的模式，而是采取了一种更为实用的“问题驱动”的方式展开叙述。比如，它在开篇就设置了几个非常贴近实际业务场景的数据挑战，然后才引出解决这些挑战所需的R语言技术栈。这种编排方式极大地激发了我的学习兴趣，因为我总觉得，如果不能立刻看到所学知识在现实世界中的应用，那些抽象的函数和参数很快就会被大脑过滤掉。这本书的章节过渡非常自然，从基础的数据结构介绍，到中级的清洗与重塑技巧，再到最后的高级模型构建，每一步都像是为上一步做了扎实的铺垫。我特别注意到它对“缺失值处理”这一环节的处理深度，很多书籍对这部分往往一带而过，但这本书似乎用了好几章的篇幅来探讨不同的插补策略及其对下游分析结果的影响，这表明了作者对数据质量控制的极端重视。这种对细节的挖掘，远超出了我对于一本入门或进阶读物的一般预期，感觉它更像是一本资深数据分析师的“心法秘籍”。

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这是一本还不错的入门教材，适合刚开始学R，或者学了一段时间发现有些概念不清楚，可以回过头再看一遍，系统整理一下思路。对于中阶段使用者来说，太简单了，可以不看。有评论说记不住，R不用记，书是给你梳理总结更新用的。记不住查一下就好了。久了就记住了

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案头常备书，R的书要么看精的要么看专的，此书属于后者。但是远远没有涵盖R的data manipulation所有大招小计，名字改为an intro to R data manipulation更准确。前三章也基本是可以不看的，最后三章不错。

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看的中文版，里面apply函数和reshape包介绍的比较详细。

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中文已出西安交大，翻译略次

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这是一本还不错的入门教材，适合刚开始学R，或者学了一段时间发现有些概念不清楚，可以回过头再看一遍，系统整理一下思路。对于中阶段使用者来说，太简单了，可以不看。有评论说记不住，R不用记，书是给你梳理总结更新用的。记不住查一下就好了。久了就记住了