內容簡(jiǎn)介: 本書(shū)提供統計計算理論和實(shí)踐的完全指南。第2版涵蓋了現代和經(jīng)典統計的大部分論題,包括優(yōu)化、積分、蒙特卡洛方法、自助法、密度估計和光滑。不但從概念上通過(guò)逐步描述解釋算法,并且通過(guò)例子和習題進(jìn)行詳細地闡述。
第2版重要的特點(diǎn)包括:
l 例子來(lái)自于各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應用,包括遺傳學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、網(wǎng)絡(luò )系統、生物學(xué)和藥學(xué)。
l 解釋了為什么計算方法是大多數統計方法的重要組成部分,比如貝葉斯模型、線(xiàn)性和廣義線(xiàn)性模型、隨機效應模型、生存模型和隱馬爾科夫模型。
l 進(jìn)一步擴展覆蓋了馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法。
l 增加新的論題,比如序貫抽樣方法、粒子濾波、無(wú)梯度優(yōu)化、基于數據的自助法和蒙特卡洛方法。
l 新的習題和例子能幫助讀者訓練應用計算方法解決眾多領(lǐng)域內統計問(wèn)題的能力。
l 本書(shū)的網(wǎng)站給出了R語(yǔ)言擴展包并提供了數據和代碼。
本書(shū)非常適用于作為高年級本科生或者研究生的統計計算課程,也可以作為實(shí)際統計工作者的參考。
作者簡(jiǎn)介: GEOF H. GIVENS,博士,科洛拉多州立大學(xué)統計系副教授。他是期刊Computational Statistics and Data Analysis的副主編。他的研究興趣包括野生動(dòng)物保護生物學(xué)中的統計問(wèn)題、種群建模和管理、計算機自動(dòng)人臉識別。
JENNIFER A. HOETING, 博士,科洛拉多州立大學(xué)統計系教授。她主持了國家自然基金,也是期刊Journal of the American Statistical Association和Environmetrics的副主編。她的研究興趣包括空間統計、貝葉斯方法和模型選擇。