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出版者:Cambridge University Press

作者:Martin J. Wainwright

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2019-1-31

价格:GBP 55.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781108498029

丛书系列:Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

图书标签:

Statistics
统计学
统计
数学
机器学习
Machine_Learning
2019
高维
统计学
高维数据
机器学习
数据科学
理论统计
推断统计
随机矩阵
信号处理
模型选择
正则化

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具体描述

好的，这是一份为您的图书《High-Dimensional Statistics》撰写的、侧重于其他统计学主题的详细图书简介。 --- 图书简介：现代统计学前沿：从基础理论到复杂应用本书旨在为统计学研究者、数据科学家以及需要深入理解现代数据分析基础的专业人士，提供一个全面而深入的统计学知识体系。我们摒弃了对高维数据分析的直接探讨，而是将焦点集中在经典统计推断、稳健方法、时间序列分析以及贝叶斯统计的坚实基础之上，为读者构建一个能够应对现实世界复杂数据挑战的理论框架。第一部分：统计推断与模型构建的基石本部分从最核心的统计推断原理出发，为后续更复杂的分析打下坚实基础。第1章：概率论与随机变量回顾本章详尽回顾了测度论基础上的概率论框架，重点探讨了连续与离散随机变量的联合分布、条件分布以及期望、方差等矩的计算。我们将深入剖析矩量母函数、特征函数的性质及其在证明极限定理中的关键作用，并引入鞅（Martingale）的概念，为后续时间序列分析做好铺垫。第2章：大样本理论与渐近分析这是现代统计推断的理论核心。我们详细阐述了中心极限定理（CLT）的各种形式，包括李雅普诺夫（Lyapunov）和林德伯格-费勒（Lindeberg-Feller）的条件。随后，我们深入探讨了大数定律（WLLN, SLLN），并引入了渐近正态性（Asymptotic Normality）的概念，这对理解估计量的有效性至关重要。本章特别关注Delta方法和Slutsky定理，展示如何利用这些工具来推导复杂函数形统计量的渐近分布。第3章：参数估计方法论本章聚焦于参数估计的经典方法。极大似然估计（MLE）的理论性质——一致性、渐近正态性和渐近有效性——将得到详尽的数学推导。我们还将对比矩估计法（MoM）的优缺点，并引入广义矩估计（GMM），探讨其在模型设定不完全准确时的鲁棒性和效率。此外，我们详细分析了有效估计量的界限，如Cramér-Rao下界，并评估不同估计量与其界限的距离。第4章：假设检验的理论框架假设检验的构建依赖于严谨的理论基础。本章从 Neyman-Pearson 框架出发，详细阐述了最完美检验（UMPI）的存在条件和构建方法。我们深入分析了似然比检验（LRT）的渐近性质，包括其在零假设下的卡方分布。此外，本章还探讨了功效函数的概念，以及如何根据所需的显著性水平和功效来确定样本量。第二部分：回归模型与方差分析的精细化处理本部分专注于建立和检验线性模型，并解决当模型假设被违反时所出现的实际问题。第5章：经典线性回归模型（OLS）本章详尽构建了Gauss-Markov模型，并严格证明了在经典假设（零均值误差、同方差性、无自相关）下，普通最小二乘估计量（OLS）是最佳线性无偏估计量（BLUE）。我们详细推导了系数估计量的分布，并给出了如何进行t检验和F检验的完整步骤。第6章：广义线性模型（GLM）针对非正态分布的响应变量，GLM提供了统一的建模框架。本章深入探讨了指数族分布（Exponential Family）的性质，详细分析了正态、泊松、二项和伽马分布在GLM中的应用。我们重点讨论了迭代再加权最小二乘（IRLS）算法的收敛性证明，并对比了最大似然估计与方差分量估计在GLM中的应用。第7章：方差分析（ANOVA）与模型选择本章将ANOVA作为多组均值比较的系统方法进行阐述。我们从单因子到多因子设计，展示了如何通过F统计量来检验因子效应的显著性。在模型选择方面，我们引入了信息准则，如AIC和BIC，并探讨了赤池信息准则（AICC）的修正形式，用以在模型拟合优度和模型复杂度之间找到最佳平衡点。第三部分：稳健统计学与数据清洗当数据中存在异常值或误差分布偏离正态假设时，标准方法会失效。本部分专注于提供抵抗这些干扰的统计工具。第8章：稳健估计方法我们首先定义了统计量的抵抗力（Breakdown Point）和影响函数（Influence Function），这是衡量稳健性的核心工具。然后，我们详细介绍了M-估计量，包括Huber函数和Tukey双T函数，以及如何选择它们的相应函数。同时，本章还探讨了L-估计量（如秩统计量）和S-估计量的构造和性质。第9章：稳健回归与异常值诊断在回归背景下，稳健回归是必不可少的。我们深入讲解了最小绝对偏差（LAD）回归和M-回归，并对比了它们对极端点和高杠杆点的敏感性。此外，本章侧重于诊断技术，包括对残差的系统性分析，以及Cook距离和DFBETAS统计量在识别关键观测值中的应用。第四部分：时间序列分析的经典框架本部分专注于具有时间依赖性的数据结构，采用经典的平稳性假设下的建模方法。第10章：平稳时间序列模型本章从时间序列的定义出发，详细定义了弱平稳性和强平稳性。我们引入了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）作为描述序列依赖性的基本工具。随后，我们系统地讲解了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及它们的组合形式ARMA模型的构建与参数估计。第11章：非平稳性与季节性建模针对非平稳数据，本章介绍了差分方法，导出了自回归积分移动平均（ARIMA）模型，并详细阐述了Box-Jenkins的识别、估计和诊断流程。此外，我们还专门探讨了季节性数据的处理，即季节性ARIMA（SARIMA）模型的结构和应用。第12章：向量自回归模型（VAR）当需要分析多个相互关联的时间序列时，VAR模型成为首选。本章构建了多元时间序列的VAR框架，并讨论了Granger因果关系的检验方法。我们还引入了脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）作为解释VAR模型动态影响的工具。 --- 通过以上四个部分、十二个章节的系统学习，读者将建立起一套扎实且全面的统计学知识储备，能够熟练应对数据结构复杂性较低但对理论严谨性要求极高的传统统计建模与推断任务。本书的重点在于理解核心机制的数学推导和经典假设下的最优性质，而非依赖于对大规模稀疏数据的现代计算技巧。