Computational Statistics
Autor James E Gentleen Limba Engleză Hardback – 7 aug 2009
Interdisciplinaritatea stă la baza volumului Computational Statistics, o lucrare de referință care îmbină riguros matematica teoretică, informatica aplicată și statistica avansată. Putem afirma că această ediție din 2009, publicată de Springer, reușește să unifice metodele de inferență computațională cu tehnicile asimptotice clasice, oferind o perspectivă modernă asupra modului în care puterea de calcul modelează astăzi analiza datelor. Reținem abordarea integrată a autorului, care nu se limitează la prezentarea algoritmilor, ci explică în profunzime modul în care aritmetica digitală și arhitectura sistemelor de calcul influențează precizia rezultatelor statistice. Structura cărții este concepută pentru o progresie logică, de la un capitol introductiv dens ce revizuiește fundamentele necesare, până la secțiuni dedicate algebrei liniare numerice și optimizării. Partea a doua se concentrează pe „statistical computing”, analizând stocarea datelor și algoritmii, în timp ce părțile finale explorează metode intensive precum Bootstrap, Monte Carlo și învățarea statistică (statistical learning). În contextul operei autorului, această lucrare reprezintă o consolidare a temelor abordate în Random Number Generation and Monte Carlo Methods, extinzând discuția de la simpla generare de numere pseudorandom către un cadru complet de modelare și inferență. Comparativ cu alte resurse din domeniu, considerăm acest volum o alternativă solidă la Numerical Methods of Statistics pentru cursurile de statistică computațională, cu avantajul unei acoperiri mai vaste a metodelor de tip data mining și a tehnicilor de estimare a densității probabilităților. De asemenea, față de Statistical Computing with R, lucrarea lui James E Gentle pune un accent mai mare pe fundamentul numeric și algoritmic decât pe implementarea într-un limbaj specific, fiind ideală pentru cercetătorii care doresc să înțeleagă „mecanica” din spatele software-ului statistic.
Preț: 782.59 lei
Preț vechi: 954.38 lei
-18%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 22 mai-05 iunie
Specificații
ISBN-10: 0387981438
Pagini: 728
Ilustrații: XXII, 728 p.
Dimensiuni: 159 x 241 x 50 mm
Greutate: 1.28 kg
Ediția:2009 edition
Editura: Springer
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchDe ce să citești această carte
Recomandăm această carte cercetătorilor și studenților la nivel masteral sau doctoral care au nevoie de o bază teoretică solidă în metodele statistice intensive. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care erorile de rotunjire și algoritmii de optimizare afectează modelele statistice. Este un instrument esențial pentru oricine dorește să treacă de la simpla utilizare a pachetelor software la dezvoltarea de noi metode computaționale proprii.
Despre autor
James E Gentle este un reputat specialist în domeniul statisticii computaționale, cunoscut pentru contribuțiile sale academice și pedagogice vaste. Activitatea sa se concentrează pe intersecția dintre informatică și analiză numerică, fiind autorul unor lucrări fundamentale despre simularea Monte Carlo și generarea numerelor aleatorii. Experiența sa este reflectată în modul în care distilează concepte complexe de algebră liniară și programare în instrumente aplicabile în cercetarea statistică modernă, fiind un membru activ al comunității de profil și un autor publicat frecvent sub egida unor edituri de prestigiu precum Springer.
Cuprins
Recenzii
“This is a book that covers many of the computational issues that statisticians will encounter as part of their research and applied work. … The writing in the book is quite clear and the author has done a good job providing the essence of each topic. … Overall, I think this is an excellent book. … This book will give a graduate student a good overview of the field. There are exercises provided for each chapter together with some solutions.” (Michael J. Evans, Mathematical Reviews, Issue 2011 b)
“This book is a superior treatment of the important subject of statistical computing. I strongly recommend this book to anyone who analyzes data using either a commercial statistical software package or statistical computer programs written by the user or someone else. Thus this book is important not only for data oriented statisticians but for econometricians, psychometricians, political methodologists and biometricians as well. … All terms in this work including computing terms are clearly defined.” (Melvin Hinich, Technometrics, Vol. 53 (1), February, 2011)
“I greatly appreciated the author’s command of both numerical and statistical computing … . The book also contains many exercises that substantiate the concepts, with solutions and hints in the appendix, an extensive bibliography, and a link to further literature and notes. The target readership includes undergraduates, postgraduates in statistics and allied fields such as computer science and mathematics, scientific research workers, and practitioners of statistics and numerical techniques. … I strongly recommend it for all scientific libraries.” (Soubhik Chakraborty, ACM Computing Reviews, October, 2010)
“This book has a very large scope in that … it covers the dual fields of computational statistics and of statistical computing. … must-read for all students and researchers engaging into any kind of serious statisticalprogramming. … is well-written, in a lively and personal style. … a reference book that should appear in the shortlist of any computational statistics/statistical computing graduate course as well as on the shelves of any researchers supporting his or her statistical practice with a significant dose of computing backup.” (Christian P. Robert, Statistical and Computation, Vol. 21, 2011)
Textul de pe ultima copertă
The book assumes an intermediate background in mathematics, computing, and applied and theoretical statistics. The first part of the book, consisting of a single long chapter, reviews this background material while introducing computationally-intensive exploratory data analysis and computational inference.
The six chapters in the second part of the book are on statistical computing. This part describes arithmetic in digital computers and how the nature of digital computations affects algorithms used in statistical methods. Building on the first chapters on numerical computations and algorithm design, the following chapters cover the main areas of statistical numerical analysis, that is, approximation of functions, numerical quadrature, numerical linear algebra, solution of nonlinear equations, optimization, and random number generation.
The third and fourth parts of the book cover methods of computational statistics, including Monte Carlo methods, randomization and cross validation, the bootstrap, probability density estimation, and statistical learning.
The book includes a large number of exercises with some solutions provided in an appendix.
James E. Gentle is University Professor of Computational Statistics at George Mason University. He is a Fellow of the American Statistical Association (ASA) and of the American Association for the Advancement of Science. He has held several national offices in the ASA and has served as associate editor of journals of the ASA as well as for other journals in statistics and computing. He is author of Random Number Generation and Monte Carlo Methods and Matrix Algebra.