All of Nonparametric Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This text provides the reader with a single book where they can find accounts of a number of up-to-date issues in nonparametric inference. The book is aimed at Masters or PhD level students in statistics, computer science, and engineering. It is also suitable for researchers who want to get up to speed quickly on modern nonparametric methods. It covers a wide range of topics including the bootstrap, the nonparametric delta method, nonparametric regression, density estimation, orthogonal function methods, minimax estimation, nonparametric confidence sets, and wavelets. The book,s dual approach includes a mixture of methodology and theory.
作者简介
目录信息
读后感
大牛写的小册子，可能比较适合学统计人当入门教材，看着像是给undergraduate读的，虽然作者说是给master和phd读的，中规中矩吧，应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛，他也不focus在这里啊。
评分大牛写的小册子，可能比较适合学统计人当入门教材，看着像是给undergraduate读的，虽然作者说是给master和phd读的，中规中矩吧，应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛，他也不focus在这里啊。
评分澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。
评分大牛写的小册子，可能比较适合学统计人当入门教材，看着像是给undergraduate读的，虽然作者说是给master和phd读的，中规中矩吧，应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛，他也不focus在这里啊。
评分澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。
用户评价
阅读《全是非参数统计》的过程，更像是一次与作者进行的高强度智力对话，而不是简单的知识吸收。作者的叙事风格极其克制和精确，几乎没有使用任何修辞手法来“美化”复杂的概念。例如，在讨论经验过程（Empirical Processes）时，其论述的严密性达到了令人咋舌的地步，每一步推导都建立在对Kolmogorov-Smirnov统计量收敛性的精确把握之上。这种写作风格，虽然保证了内容的绝对准确性，却也极大地抬高了读者的门槛。我发现自己不得不频繁地在正文和书后的附录之间来回跳转，试图追溯每一个引用的引理和定义。这本书的布局和结构，明显是为那些已经对统计学原理有深刻理解的人设计的，它假设读者已经内化了测度论和高等概率论的知识。对于像我这样，试图从参数统计向非参数领域过渡的学习者来说，这本书更像是“终极考核”而非“入门向导”。它不会告诉你“你可以用这个方法”，而是会非常清楚地告诉你“在这个前提下，这个方法是如何证明是正确的”。这种“授之以渔”的极致表现，对于追求真理的人来说是宝贵的，但对追求效率的人来说，则是一种折磨。
评分这本书给我最大的震撼，在于它对“自由度”的重新定义。在参数统计中，我们习惯于用参数的个数来衡量模型的复杂度，但非参数统计则完全颠覆了这一认知。书中对广义加性模型（GAMs）的探讨，清晰地展示了模型如何在不预设严格函数形式的前提下，通过平滑项来“吸收”数据中的非线性结构。然而，这种灵活性是以一种近乎“无限维度”的复杂性为代价的。作者细致地剖析了惩罚项在控制模型复杂度和防止过度拟合之间的微妙平衡，其数学描述之精细，远超我之前接触过的任何教材。我感觉自己仿佛站在一个巨大的多维空间前，这本书试图帮我勾勒出这个空间的轮廓，但同时也让我意识到，要在其中准确地定位一个点，需要多么高超的技巧和多么强大的计算能力。它不是一本教你如何画一条平滑曲线的书，而是教你如何证明，在所有可能的曲线中，这条被选中的曲线在渐近意义上是最“优”的。这种对“最优”的纯粹数学定义，让我对统计学的严谨性有了全新的认识。
评分初次翻开此书，我本期待着能找到一些关于实用工具箱的升级指南，毕竟现在大数据时代，各种“黑箱”模型层出不穷，非参数方法似乎是解决复杂数据结构的一剂良方。然而，这本书的调性是如此的学术化和理论化，让我完全打消了立刻上手操作的念头。它更像是一部深奥的哲学著作，探讨的是统计推断的根本边界。书中对核密度估计（KDE）的讨论，没有停留在“选择合适的带宽”这种表面的工程问题上，而是深入挖掘了不同核函数的渐近收敛速度，以及带宽选择对误差项的精确影响。这种对细节的极致追求，使得任何想要快速应用的学习者都会感到挫败。我尝试着将书中的某个定理应用到我手头的一个小型数据集上，结果发现，要严格遵循书中的推导过程，需要引入大量的辅助函数和复杂积分，这在实际操作中几乎是不可能完成的任务。这本书要求读者具备近乎完美的数学直觉和极大的耐心，它更适合那些志在统计理论研究、希望从根本上理解非参数统计基石的学者，而不是那些急需解决实际业务问题的工程师。它提供的知识是坚实的、不可动摇的，但获取知识的过程却漫长而充满荆棘。
评分坦率地说，阅读这本书的过程充满了与自我能力的较量。它更像是一部研究专著的精炼版本，而不是一本面向大众读者的统计学普及读物。我尤其欣赏作者在处理非参数假设检验（如秩和检验的理论基础）时所展现出的那种近乎偏执的严谨性。书中没有使用任何模糊的语言来描述检验的功效或P值的解释；一切都建立在坚实的极限理论之上。这种极端的理论深度，使得这本书在内容上显得极为厚重，每一次阅读都需要全神贯注，生怕遗漏了某个关键的下标或上标，因为那可能直接决定了整个推导的走向。它极少提及具体的软件实现或商业应用案例，这使得它与当代流行的“数据科学”热潮显得格格不入，却也正因如此，它保留了统计学作为一门数学分支的纯粹性。这本书像一块冰冷的试金石，只有真正准备好接受非参数统计核心思想的读者，才能从中获得真正的洞察。对于寻求快速解决方案的人来说，这本书只会让人感到迷失和遥远。
评分这本《全是非参数统计》读起来真是让人心头一紧，它仿佛一位冷峻的导师，不带感情地将你拽入一个完全陌生的数学领域。我原本对统计学抱持着一种相对轻松的态度，认为只要掌握了那些经典的参数检验和回归模型，应付日常的数据分析绰绰有余。然而，这本书毫不留情地揭示了这种“舒适区”的局限性。书中对大数定律、中心极限定理的阐述，不再是教科书上那种温和的、以应用为导向的讲解，而是直插核心的、对分布假设的彻底解构。每当我试图在脑海中构建一个具体的应用场景时，作者立刻抛出一系列关于假设检验效力和一致性的理论推导，那密集的公式和抽象的符号，像一张密不透风的网，让人喘不过气。我感觉自己就像一个初学走路的孩子，被扔到了一个深不见底的数学游泳池里，水面上的光亮越来越远，只能依靠那些冰冷的理论支撑才能勉强浮起。它没有太多“如何做”的指导，更多的是“为什么你不能轻易地做”的警示。读完某一章，合上书页，我常常需要静坐良久，试图将那些复杂的概率论基础重新梳理一遍，才能理清书中对某些非参数估计量优越性的证明逻辑。这本书的阅读体验，与其说是学习，不如说是一场对自身数学功底的严酷拷问。
评分标记的时候才发现原来这本书就是大四吐槽过的那本吴喜之翻译的原书。一下子我都学过两遍非参数统计了，黑色记忆又疯狂地涌现在狂补吴喜之的那几天。还有蓝色的雪地靴。这些都是很久很久以后我才意识到的事情。这是我唯二上过的统计课（另一个就是北大女的glm）老师又是个清华男孩，只不过这次是男孩，在懂不懂我的边界上又添了迷恋。比如他上课的时候说一个复杂的公式：and divided by a mysterious number（其实就是p分位点）e音拉很长。我就会在接下来的一周里都陷入他也太可爱了的学习动力里。为了去他的oh翘掉后面的课，问问题的时候凑得近，上课之前必洗头发，有时候还会化个较浓的妆，然后坐在第二排盯着他手上闪闪的戒指????。
评分标记的时候才发现原来这本书就是大四吐槽过的那本吴喜之翻译的原书。一下子我都学过两遍非参数统计了，黑色记忆又疯狂地涌现在狂补吴喜之的那几天。还有蓝色的雪地靴。这些都是很久很久以后我才意识到的事情。这是我唯二上过的统计课（另一个就是北大女的glm）老师又是个清华男孩，只不过这次是男孩，在懂不懂我的边界上又添了迷恋。比如他上课的时候说一个复杂的公式：and divided by a mysterious number（其实就是p分位点）e音拉很长。我就会在接下来的一周里都陷入他也太可爱了的学习动力里。为了去他的oh翘掉后面的课，问问题的时候凑得近，上课之前必洗头发，有时候还会化个较浓的妆，然后坐在第二排盯着他手上闪闪的戒指????。
评分标记的时候才发现原来这本书就是大四吐槽过的那本吴喜之翻译的原书。一下子我都学过两遍非参数统计了，黑色记忆又疯狂地涌现在狂补吴喜之的那几天。还有蓝色的雪地靴。这些都是很久很久以后我才意识到的事情。这是我唯二上过的统计课（另一个就是北大女的glm）老师又是个清华男孩，只不过这次是男孩，在懂不懂我的边界上又添了迷恋。比如他上课的时候说一个复杂的公式：and divided by a mysterious number（其实就是p分位点）e音拉很长。我就会在接下来的一周里都陷入他也太可爱了的学习动力里。为了去他的oh翘掉后面的课，问问题的时候凑得近，上课之前必洗头发，有时候还会化个较浓的妆，然后坐在第二排盯着他手上闪闪的戒指????。
评分写得深入浅出，非常适合入门非参数估计
评分参考教材。重点学了重采样，直方图，核密度估计，非参回归这几块知识。
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