Skew-elliptical Distibutions And Their Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Genton, Marc. G. (EDT)

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:

价格:99.95

装帧:HRD

isbn号码:9781584884316

丛书系列:

图书标签:

Skew-elliptical distributions
Elliptical distributions
Skewness
Multivariate analysis
Statistical modeling
Probability distributions
Applications
Finance
Risk management
Copula

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具体描述

深度探析：非对称与复合概率模型在现代统计学中的前沿应用本书集结了概率论、数理统计及其实际应用领域的多位权威学者的最新研究成果，旨在提供一个全面且深入的视角，探讨超越标准正态假设的复杂数据结构的建模挑战与解决方案。全书的核心在于系统性地梳理和阐释那些在实际科学与工程领域中频繁出现，但传统对称模型难以有效刻画的非对称、重尾或多模态分布的理论基础及其在数据分析中的强大效力。第一部分：理论基石与分布的拓扑结构本部分首先回顾了经典概率分布的局限性，特别是它们在处理金融时间序列、环境科学观测以及生物医学数据等领域时表现出的不足。随后，我们引入了构建非对称分布的现代数学工具，重点关注如何通过变换、混合以及截断等方法，从基础的对称分布（如正态分布、学生$t$分布）出发，系统性地生成具有所需形状特征的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。 1. 偏态与峰度的量化描述与控制：详细探讨了度量偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的现代统计指标，并引入了基于矩、分位数以及信息论的非对称性度量。书中深入分析了如何通过引入形状参数（Shape Parameters）来灵活控制分布的偏斜方向和尾部厚度。 2. 广义线性模型（GLMs）的非对称扩展：超越标准泊松或高斯误差假设，本书系统阐述了如何将链接函数和指数族分布进行扩展，以适应响应变量的内禀偏态。特别关注了对数正态分布、伽马分布以及负二项分布族在广义线性框架下的精确推导与参数估计方法。 3. 极值理论与重尾现象的建模：针对金融风险管理和极端天气预测中的关键问题，本书详尽讨论了极值理论（EVT）。从Block Maxima到Peak Over Threshold (POT)方法，再到广义帕累托分布（GPD）的应用，提供了严谨的数学推导和实际案例分析，以准确估计罕见事件的概率。第二部分：现代非对称模型的构建与特征分析本部分聚焦于当前统计学研究中最活跃、最具实用价值的一系列特定非对称概率模型。每种模型都配有详细的特性分析、矩的封闭形式解（如存在）以及参数估计的优化算法。 4. 偏态正态（Skew-Normal）及其变体：深入剖析了Azzalini的偏态正态分布的几何意义和代数结构。不仅限于标准的偏态正态模型，本书还引入了其推广形式，如双偏态正态分布（Bivariate Skew-Normal）和偏态$t$分布，探讨了它们在处理多变量依赖关系中出现的非对称协方差结构。 5. 复合分布与混合模型：讨论了如何通过对两个或多个分布（无论对称与否）进行加权求和来构造更灵活的概率模型。重点介绍了高斯混合模型（GMM）在聚类分析中的应用，并扩展到非高斯混合模型（如Lévy混合模型）在刻画金融资产回报率波动性方面的优势。 6. 非对称核密度估计（KDE）：针对数据平滑和密度估计，本书介绍了如何利用自适应带宽选择策略和非对称核函数（如三角核、Epanechnikov核的修正版本）来更精确地描绘底层数据的真实轮廓，尤其在数据稀疏或存在明显偏倚时，相较于标准Symmetric KDE的优越性。第三部分：高维与时间序列中的非对称性随着数据维度的增加和时间依赖性的引入，非对称现象变得更加复杂。本部分致力于解决这些高级应用场景中的挑战。 7. 多元非对称依赖结构：探讨了多元统计学中处理变量间非对称依赖关系的方法。重点介绍了 copula 理论在捕获复杂尾部依赖和非对称相关性方面的强大能力，包括 Archimedean copulas（如Clayton, Gumbel）和更具灵活性的混合 copula 结构。 8. 非对称时间序列模型（AR, GARCH族扩展）：在计量经济学和信号处理中，波动性的集群和不对称性是核心特征。本书详细推导了非对称GARCH模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的统计性质，并讨论了其在波动率预测中的稳健性。同时，对状态空间模型中引入非对称转移核的可能性进行了探讨。第四部分：计算方法与实际案例分析理论的实现依赖于高效的计算工具。本部分侧重于参数估计、模型选择与验证的实践性议题。 9. 参数估计的优化与稳健性：系统比较了最大似然估计（MLE）、矩估计法（MoM）以及贝叶斯方法在估计复杂非对称模型参数时的效率和计算复杂度。特别强调了在存在异常值或模型设定误差时，稳健估计技术（如M-估计、S-估计）的重要性。 10. 模型选择与拟合优度检验：讨论了在众多个性化分布模型中如何进行科学的模型选择。内容涵盖了基于信息准则（AIC/BIC的修正形式）的选择标准，以及针对非对称分布特性的Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验的调整版本。 11. 跨学科应用案例研究：书籍通过详尽的案例展示了这些模型的实际威力，案例涵盖：金融工程：利率衍生品定价中的风险度量与路径模拟。可靠性工程：产品寿命分布的非正态建模与剩余寿命预测。环境科学：污染物浓度时间序列的极值分析与阈值超越概率计算。生物统计学：基因表达量数据的分布拟合与差异分析。本书不仅是概率论研究人员的参考手册，也是需要处理复杂、非正态数据的工程师、金融分析师和数据科学家的重要工具书。它提供了一种超越传统统计框架的思维方式，指导读者构建更贴近现实世界数据特征的概率模型。