本書提供統計計算理論和實踐的完全指南。第2版涵蓋瞭現代和經典統計的大部分論題,包括優化、積分、濛特卡洛方法、自助法、密度估計和光滑。不但從概念上通過逐步描述解釋算法,並且通過例子和習題進行詳細地闡述。 第2版重要的特點包括: l 例子來自於各個領域的實際應用,包括遺傳學、生態學、經濟學、網絡係統、生物學和藥學。 l 解釋瞭為什麼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、綫性和廣義綫性模型、隨機效應模型、生存模型和隱馬爾科夫模型。 l 進一步擴展覆蓋瞭馬爾科夫鏈濛特卡洛方法。 l 增加新的論題,比如序貫抽樣方法、粒子濾波、無梯度優化、基於數據的自助法和濛特卡洛方法。 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域內統計問題的能力。 l 本書的網站給齣瞭R語言擴展包並提供瞭數據和代碼。 本書非常適用於作為高年級本科生或者研究生的統計計算課程,也可以作為實際統計工作者的參考。
作者簡介
GEOF H. GIVENS,博士,科洛拉多州立大學統計係副教授。他是期刊Computational Statistics and Data Analysis的副主編。他的研究興趣包括野生動物保護生物學中的統計問題、種群建模和管理、計算機自動人臉識彆。
JENNIFER A. HOETING, 博士,科洛拉多州立大學統計係教授。她主持瞭國傢自然基金,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。