Numerical Issues in Statistical Computing for the Social Scientist

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出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Altman, Micah/ Gill, Jeff/ McDonald, Michael P.
出品人:
页数:323
译者:
出版时间:2003-12
价格:1102.00元
装帧:HRD
isbn号码:9780471236337
丛书系列:
图书标签:
  • 统计计算
  • 数值方法
  • 社会科学
  • R语言
  • 数据分析
  • 统计学
  • 计算方法
  • 误差分析
  • 科学计算
  • 模拟方法
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具体描述

At last—a social scientist's guide through the pitfalls of modern statistical computing Addressing the current deficiency in the literature on statistical methods as they apply to the social and behavioral sciences, Numerical Issues in Statistical Computing for the Social Scientist seeks to provide readers with a unique practical guidebook to the numerical methods underlying computerized statistical calculations specific to these fields. The authors demonstrate that knowledge of these numerical methods and how they are used in statistical packages is essential for making accurate inferences. With the aid of key contributors from both the social and behavioral sciences, the authors have assembled a rich set of interrelated chapters designed to guide empirical social scientists through the potential minefield of modern statistical computing. Uniquely accessible and abounding in modern-day tools, tricks, and advice, the text successfully bridges the gap between the current level of social science methodology and the more sophisticated technical coverage usually associated with the statistical field. Highlights include: A focus on problems occurring in maximum likelihood estimation Integrated examples of statistical computing (using software packages such as the SAS, Gauss, Splus, R, Stata, LIMDEP, SPSS, WinBUGS, and MATLAB ® ) A guide to choosing accurate statistical packages Discussions of a multitude of computationally intensive statistical approaches such as ecological inference, Markov chain Monte Carlo, and spatial regression analysis Emphasis on specific numerical problems, statistical procedures, and their applications in the field Replications and re-analysis of published social science research, using innovative numerical methods Key numerical estimation issues along with the means of avoiding common pitfalls A related Web site includes test data for use in demonstrating numerical problems, code for applying the original methods described in the book, and an online bibliography of Web resources for the statistical computation Designed as an independent research tool, a professional reference, or a classroom supplement, the book presents a well-thought-out treatment of a complex and multifaceted field.

该书《Numerical Issues in Statistical Computing for the Social Scientist》是一部专注于统计计算中面临实际挑战的学术著作。这本书系统地探讨了在社会科学研究中应用数值方法时所遇到的一系列复杂问题,旨在帮助研究者和从业人员更好地理解并克服这些障碍。书中的内容不仅涵盖了理论基础,还提供了丰富的案例分析,使读者能够深入理解不同背景下统计计算的问题产生原因及其解决路径。 书中对数值稳定性问题进行了详细论述,解析了在数据处理和模型估计过程中可能出现的误差积累与放大现象,并提出了相应的改进策略。这一部分帮助读者认识到如何通过选择合适的算法和参数设置来减少计算中的不确定性。此外,书还详细介绍了各种统计软件的使用方法,特别强调了解决实际问题时需要掌握的核心操作流程,从而提升研究者的技术能力。 另一重要内容是关于数据预处理与清洗的专题章节。这部分不仅引导读者进行科学的数据收集和整理,还深入探讨了缺失值、异常值及非正态分布等常见问题对分析结果的影响,并提供了相应的修复方法。通过这些内容,读者能够更好地处理真实世界中的数据集,为后续分析奠定坚实基础。 书中还涉及了高维数据分析的问题,这一领域在社会科学研究中日益重要。本书详细讲解了特征选择、降维技术及其应用,使读者能够应对大规模数据集带来的挑战。同时,还介绍了机器学习算法在统计计算中的结合,帮助研究者理解和利用现代计算工具提升分析效率。 此外,书中特别关注了可重复性与透明度问题,探讨了如何记录和分享分析过程,以确保研究成果的可验证性和学术价值。这一部分为社会科学研究提供了一个更为严谨、规范的工作流程。通过这些内容,读者不仅能掌握技术技能,还能够提升自身在复杂统计计算任务中的应对能力。 整体来看,该书以深度和广度的结合,为研究者和实践者提供了一套全面的指南,使其能够更从容地面对统计分析中存在的多重挑战,并有效地将理论转化为实际应用。在具体章节的细致描述中,读者将获得丰富的知识与实用建议,从而增强研究能力。 该书特别注重对社会科学领域特殊需求的回应,不仅解决了技术难题,还结合实际案例,使内容更加贴近实际工作场景。这种详尽且专业的内容设置,有助于读者更好地掌握统计计算中的各种技巧和方法,真正实现理论与实践的无缝衔接。通过对文献、数据处理、分析技术及软件操作等多方面的全面介绍,该书成为社会科学研究人员的重要参考资料。

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