Analiză numerică pentru statisticieni

Recenzii ale cititorilor

Numerical Analysis for Statisticians de Kenneth Lange este un text foarte apreciat care oferă o acoperire cuprinzătoare a fundamentelor matematice necesare pentru statisticile numerice. În timp ce unii recenzenți au considerat-o prea matematică, cartea este lăudată pentru profunzimea și claritatea cu care explică principalele metode de calcul statistic. Cititorii apreciază relevanța sa atât pentru cursurile universitare, cât și ca referință pentru cercetătorii statistici, dar observă că este necesară o atenție deosebită pentru a selecta ediția corectă pentru a evita confuzia cu versiunile mai vechi.

Acoperire cuprinzătoare a conceptelor matematice esențiale pentru analiza statistică. Stil de scriere captivant care captivează cititorii. Includerea metodelor statistice moderne, cum ar fi MCMC, resampling și analiza proprie. Potrivit pentru cursuri postuniversitare și ca referință profesională. Mulți o consideră mult îmbunătățită în cea de-a doua ediție față de prima.

Unii cititori consideră că cartea sare peste detalii importante și este mai mult un tratat de matematică decât un ghid practic de algoritmi, necesitând materiale suplimentare pentru o înțelegere completă. Probleme legate de achiziționarea primei ediții în loc de a celei de-a doua ediții pe Kindle și preocupări legate de prețul cărții electronice.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Numerical Analysis for Statisticians

Conținutul cărții:

Fiecare progres în arhitectura calculatoarelor și a programelor informatice îi tentează pe statisticieni să abordeze probleme mai dificile din punct de vedere numeric. Pentru a face acest lucru în mod inteligent, este necesară o bună cunoaștere practică a analizei numerice.

Această carte îi pregătește pe studenți să își creeze propriul software și să înțeleagă avantajele și dezavantajele diferitelor metode numerice. Problemele legate de stabilitatea numerică, aproximarea precisă, complexitatea de calcul și modelarea matematică împart lumina reflectoarelor într-o prezentare amplă, dar riguroasă a acelor părți ale analizei numerice care sunt cele mai relevante pentru statisticieni. În această a doua ediție, materialul privind optimizarea a fost complet rescris.

Există acum un capitol întreg despre algoritmul MM, în plus față de tratamentele mai cuprinzătoare ale optimizării constrânse, metodele de penalizare și barieră și selectarea modelului prin lasso. Există, de asemenea, materiale noi privind descompunerea Cholesky, ortogonalizarea Gram-Schmidt, descompunerea QR, descompunerea valorii singulare și spațiile Hilbert cu nucleu reproducător.

Discuțiile despre bootstrap, testele de permutare, Monte Carlo independent și lanțurile Markov ascunse sunt actualizate, iar un capitol nou despre subiecte MCMC avansate prezintă studenților câmpurile aleatoare Markov, MCMC cu salt reversibil și analiza convergenței în eșantionarea Gibbs. Numerical Analysis for Statisticians poate servi ca un text de absolvire pentru un curs de supraveghere a statisticii computaționale. Cu o selecție atentă a subiectelor și o completare adecvată, poate fi utilizat la nivel universitar.

Ea conține suficient material pentru un curs universitar de teoria optimizării. Deoarece multe capitole sunt aproape de sine stătătoare, statisticienii profesioniști vor găsi cartea utilă și ca referință.