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现代统计理论与计算 读者对象:本书可作为统计学相关专业研究生数理统计、统计计算、及现代统计方法等科目的教材,亦可供统计学及相关学科科研工作者查阅相关内容参考。
本书旨在介绍现代统计学中的主流理论、思想和方法, 是应用现代统计方法解决统计推断问题的重要基础。本书共两部分: 第一部分为现代统计理论概要, 第二部分为现代统计计算方法。第一部分主要介绍现代数理统计的基本概念、统计推断的基本理论和方法、统计量或估计量的大样本性质, 是统计学相关专业学生学习后续专业课程和进行统计理论、方法及应用研究的重要基础, 主要内容包括: 点估计的基本概念与方法及其评价标准, 假设检验的基本概念与方法及其评价标准, 区间估计的基本概念与方法及其评价标准, 广义矩方法与经验似然, 贝叶斯统计推断的基本概念、思想与方法等。第二部分主要介绍现代统计计算的理论与方法, 是统计理论和方法实现的实践, 也是当代统计学相关专业从业者进行统计理论小样本性质和贝叶斯统计分析的重要工具, 还是大数据背景下数据分析必不可少的技术, 其主要内容包括: 随机数生成的理论和方法, Monte Carlo积分与抽样方法, 再抽样理论与方法, 模拟退火算法与EM算法, Markov链Monte Carlo, 非参数密度估计与非参数回归, 三次样条与薄板样条的理论与方法等。
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