Numerikus analízis statisztikusoknak

Olvasói vélemények

A Kenneth Lange által írt Numerical Analysis for Statisticians egy nagyra értékelt szöveg, amely átfogóan tárgyalja a numerikus statisztikához szükséges matematikai alapokat. Bár egyes kritikusok szerint túlságosan matematikus, a könyvet a legfontosabb statisztikai számítási módszerek elmélyült és világos magyarázata miatt dicsérik. Az olvasók nagyra értékelik a könyv jelentőségét mind a graduális tanfolyamokon, mind a statisztikai kutatók számára referenciaként, de megjegyzik, hogy a helyes kiadás kiválasztása körültekintő figyelmet igényel, hogy elkerüljék a régebbi verziókkal való összetévesztést.

A statisztikai elemzéshez nélkülözhetetlen matematikai fogalmak átfogó lefedettsége. Magával ragadó írói stílus, amely magával ragadja az olvasókat. A modern statisztikai módszerek, például az MCMC, az újramintavételezés és a sajátelemzés bevonása. Alkalmas egyetemi kurzusokhoz és szakmai referenciaként. Sokan úgy találják, hogy a második kiadás jelentősen javult az elsőhöz képest.

Néhány olvasó úgy érzi, hogy a könyv fontos részleteket hagy ki, és inkább matematikai értekezés, mint gyakorlati algoritmus-útmutató, így a teljes megértéshez kiegészítő anyagokra van szükség. Problémák az első kiadás megvásárlásával kapcsolatban a második kiadás helyett a Kindle-en, valamint az ebook-árképzéssel kapcsolatos aggályok.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Numerical Analysis for Statisticians

Könyv tartalma:

A számítógép-architektúra és a szoftverek minden egyes fejlődése arra készteti a statisztikusokat, hogy numerikusan nehezebb problémákat oldjanak meg. Ennek intelligens elvégzéséhez a numerikus analízis alapos ismerete szükséges.

Ez a könyv felkészíti a hallgatókat arra, hogy saját szoftvereket készítsenek, és megértsék a különböző numerikus módszerek előnyeit és hátrányait. A numerikus stabilitás, a pontos közelítés, a számítási bonyolultság és a matematikai modellezés kérdései osztoznak a reflektorfényben a numerikus analízis statisztikusok számára legfontosabb részeinek széleskörű, mégis szigorú áttekintésében. Ebben a második kiadásban az optimalizálásról szóló anyagot teljesen átírtuk.

Most már egy teljes fejezet foglalkozik az MM algoritmussal, emellett a korlátozott optimalizálás, a büntető- és korlátozó módszerek, valamint a modellválasztás a lasszón keresztül történő átfogóbb kezelése is szerepel. Új anyagot találunk továbbá a Cholesky-bontásról, a Gram-Schmidt ortogonalizálásról, a QR-bontásról, a szinguláris értékbontásról és a reprodukáló kernel Hilbert-térről.

A bootstrap, a permutációs tesztelés, a független Monte Carlo és a rejtett Markov-láncok tárgyalása frissítve van, és a haladó MCMC-témákról szóló új fejezet a Markov véletlen mezőkkel, a reverzibilis ugrásos MCMC-vel és a Gibbs-mintavételezés konvergenciaelemzésével ismerteti meg a hallgatókat. A Numerical Analysis for Statisticians (Számítógépes elemzés statisztikusoknak) a számítógépes statisztikát áttekintő kurzus végzősöknek szóló szövegeként is szolgálhat. A témák gondos kiválasztásával és megfelelő kiegészítéssel az alapképzésben is használható.

Elegendő anyagot tartalmaz egy felsőfokú optimalizáláselméleti kurzushoz. Mivel számos fejezet szinte önálló, a professzionális statisztikusok is hasznosnak találják a könyvet referenciaként.