包邮国外名校近期新教材精选计算统计第2版

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作者：(美)杰夫·H·吉文斯(GeofH.G

出版社：西安交通大学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 计算机理论

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图文详情

ISBN：9787569302585
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：409
出版时间：2017-12-01
条形码：9787569302585 ; 978-7-5693-0258-5

本书特色

本书涵盖了计算统计领域的几乎所有核心内容，既包含一些经典的统计计算方法，如求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法，又系统地介绍了近些年来发展起来的计算统计中的某些新方法，如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。另外，本书时效性强、实例丰富，书后还提供了大量不同难度的习题以供读者练习。本书可作为数学、统计学、科学计算等专业的本科生教材，也可供统计学方向的研究生、工程技术人员和应用工作者参考使用。

内容简介

本书提供统计计算理论和实践的接近指南。第2版涵盖了现代和经典统计的大部分论题，包括优化、积分、蒙特卡洛方法、自助法、密度估计和光滑。不但从概念上通过逐步描述解释算法，并且通过例子和习题进行详细地阐述。
第2版重要的特点包括：
例子来自于各个领域的实际应用，包括遗传学、生态学、经济学、网络系统、生物学和药学。
解释了为什么计算方法是大多数统计方法的重要组成部分，比如贝叶斯模型、线性和广义线性模型、随机效应模型、生存模型和隐马尔科夫模型。
进一步扩展覆盖了马尔科夫链蒙特卡洛方法。
增加新的论题，比如序贯抽样方法、粒子滤波、无梯度优化、基于数据的自助法和蒙特卡洛方法。
新的习题和例子能帮助读者训练应用计算方法解决众多领域内统计问题的能力。
本书的网站给出了R语言扩展包并提供了数据和代码。
本书很好适合作为高年级本科生或者研究生的统计计算课教材，也可以作为实际统计工作者的参考。

第2版译者序版译者序前言致谢第1章回顾 1.1 数学记号 1.2 Taylor定理和数学极限理论 1.3 统计记号和概率分布 1.4 似然推断 1.5 贝叶斯推断 1.6 统计极限理论 1.7 马氏链 1.8 计算部分优化第2章优化与求解非线性方程组 2.1 单变量问题 2.1.1 Newton法 2.1.2 Fisher得分法 2.1.3 正割法 2.1.4 不动点迭代法 2.2 多元问题 2.2.1 Newton法和Fisher得分法 2.2.2 类Newton法 2.2.3 Gauss-Newton法 2.2.4 Nelder-Mead算法 2.2.5 非线性Gauss-Seidel迭代法习题第3章组合优化 3.1 难题和NP完备性 3.1.1 几个例子 3.1.2 需要启发式算法 3.2 局部搜索法 3.3 模拟退火 3.3.1 几个实践问题 3.3.2 强化 3.4 遗传算法 3.4.1 定义和典则算法 3.4.2 变化 3.4.3 初始化和参数值 3.4.4 收敛 3.5 禁忌算法 3.5.1 基本定义 3.5.2 禁忌表 3.5.3 期望准则 3.5.4 多样化 3.5.5 强化 3.5.6 一种综合的禁忌算法习题第二部分积分和模拟第三部分 Bootstrapping

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