概率与统计系列二：数学工作者必备书单（第8期） | 文末福利
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本期为您推荐“概率与统计”系列二
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Mathematical Statistics, 2nd Edition
（美）Jun Shao
书号：9787510005343定价：65元出版时间：2009年10月《数理统计 第2版》是一部著名的研究生教材，内容简明，结构严谨，论述清晰，书中不仅论述了统计理论的基本概念，同时也包括现代统计理论，如马尔科夫链、蒙特卡罗方法、半参数模型与方法、统计、广义估计方程和自助法等。各章有上百例练习题。读者对象：数理统计专业的研究生。
目次：概率论；统计学基础；无偏估计；参数模型中的估计；非参数模型中的估计；假想测试；置信集。
2
Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, Volume I, 2nd Edition
（美）Peter J.Bickel
（美）Kjell A.Doksum
书号：9787519276041定价：169元出版时间：2020年8月Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, Volume II
（美）Peter J.Bickel
（美）Kjell A.Doksum
书号：9787519276058定价：149元出版时间：2020年8月《数理统计：基本思想与重点专题 第1卷 第2版》《数理统计：基本思想与重点专题 第2卷》是一部把大数据、高维统计融入高等统计的教材。本书还包括了当下统计学的一些热门话题和方法。内容包括：经验过程、不变估计、半参数、蒙特卡洛、非参数、机器学习、变量选择等，有丰富的习题和补充阅读材料，并附有习题全解。
3
Theoretical Statistics: Topics for a Core Course
（美）Robert W.Keener
书号：9787519226190定价：85元出版时间：2017年8月《理论统计》是一本内容简明、结构严谨的理论统计教科书，内容包括自助法、非参数回归、同变估计、经验贝叶斯、序贯设计和分析。本书各章有丰富的习题，解答在附录中提供。读者需具备微积分、线性代数、概率论、数学分析和拓扑等数学基础知识。
目次：概率和测度；指数族；风险，充分性，完整性；无偏估计；曲指数族；条件分布；贝叶斯估计；大样本理论；估计方程和最大概似值；同变估计；经验贝叶斯法和收缩估计；假设检验；高维优化试验等。
4
《统计理论》
Theory of Statistics
（美）Mark J. Schervish
书号：9787510068119定价：109元出版时间：2014年1月《统计理论》是一部经典的讲述统计理论的硕士研究生教程，综合性强。本书内容涵盖：估计；检验；大样本理论，这些都是研究生要进入博士或者更高层次必须学习的预备知识。为了让读者具备更加坚实的数学背景和更广阔的理论知识，书中不仅给出了经典方法，也给出了贝叶斯推理知识。读者对象：概率统计、数学专业以及相关专业的高年级本科生、研究生和相关的科研人员。
5
《线性模型》
Linear Models
（美）C. Radhakrishna Rao
（美）H.Toutenburg
书号：9787506238182定价：56元出版时间：2000年1月《线性模型》是著名的统计学家C.R.拉奥关于线性模型的经典教材。作者通过最小二乘理论和其他基于凸损失函数和一般估计方程的估计检验方法，给出了一个统一的推断理论。本书的一些重点包括：特别强调敏感性分析和模型选择；有专门一章致力于基于logit，loglinear和logistic回归模型的分类数据分析；有专门讨论不完整数据集的一章；提供了有关矩阵理论的附录（对计量经济学，工程学和优化理论的研究人员会很有用）等。
6
Linear Models and Generalization: Least Squares and Alternatives, 3rd Edition
（美）C. Radhakrishna Rao
书号：9787510086342定价：98元出版时间：2015年1月《线性模型和广义线性模型 第3版》是著名的统计学家C.R.拉奥的专著，这是扩充修订的第3版，将最新的结果囊括其中，是学习线性模型理论和应用的不可多得的书籍。作者用尽量少的假设讲述了线性模型和广义线性模型，不仅运用了最小二乘理论，也有基于凸损失函数和广义估计方程的估计和检验备择方法。读者对象：数学、统计以及对线性回归感兴趣的学生、教师及相关人员。
目次：导论；简单线性回归模型；多重线性回归模型及其扩展；广义线性回归模型；确定的和随机的线性约束；广义回归模型中的预测；不完全数据集分析；稳健回归；分类相应变量模型；附：矩阵代数；表格；线性回归模型软件。
7
Negative Binomial Regression, 2nd Edition
（美）Joseph M. Hilbe
书号：9787519205362定价：85元出版时间：2016年7月《负二项回归 第2版》一书综述了计数模型和过度离散问题， 重点讲述了负二项回归。第2版比第1版增加了很多内容，提供了理论背景以及应用State和R的计算实例，同时也提供了应用SAS和LIMDE的例子。第2版对任何需要选择、构建、阐释、比较评估计算模型知识的学习者，尤其是需要负二项回归方面知识的学习者而言，是一本不错的指导书。本书不仅概述了风险的性质、风险比和用在计数数据建模中的估计算法的本质，还对泊松模型进行了详尽的分析。
8
Design and Analysis of Experiments
（美）Angela Dean
书号：9787510005619定价：129元出版时间：2010年4月《实验设计和分析》一书旨在讲述数据调查和统计分析中运用的重要方法，实验设计和分析。书中详细介绍了实验设计过程以及正态分布数据的分析方法，重点强调需要考虑有实际背景和具体目标的实验设计和分析。
为了保证数据的可靠性和真实性，书中几乎所有数据都来自于实际数据或统计专业的学生取得的数据、在应用科学领域或科学文献中已经公布的数据。
本书从实验设计和分析的基本原理和技巧出发，讲述了一揽子的实验设计、处理对比估计和方差分析。这些基本知识列举了大量的应用。每章末都附有大量的学习统计软件SAS的知识，而且书中的知识可以和任何统计软件结合。读者对象：数学专业的学生、教师以及和统计相关的人员。
目次：原理和技巧；策划实验；单变源设计；检查模型假设；两交叉处理因子实验；多交叉处理因子；多项式回归；协方差分析；完全分组设计；不完全分组设计；两水平析因实验；一般析因实验的混合；部分因子试验；响应面法；随机效应和方差分量；嵌套模型；分割设计。
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Theory of Point Estimation, 2nd Edition
（美）E.L.Lehmann
书号：9787510004841定价：139元出版时间：2009年5月《点估计理论 第2版》是Springer统计学教材之一。本版在延续了第1版风格的基础上将点估计理论讲述得更加详尽。所有内容都有更新，增加了全新的一章讲述Bayesian和hierarchical Bayesion方法，也有很多讲述同时估计的新材料。每章以注释的方式结束，这些材料对相关学科领域学生更进一步学习有较大的帮助。本书也是作者所著《统计假设检验 第2版》的伴随读物。读者对象：适用于数学专业的研究生、老师和相关领域的研究人员。
目次：预备知识；无偏性；同变性；平均风险最优性；极小极大值和容许性；渐近最优化。
10
Elements of Large-Sample Theory
（美）E.L.Lehmann
书号：9787519220778定价：95元出版时间：2017年7月《大样本理论基础》是一部全面论述一阶大样本理论的经典教科书，是世界各国公认的统计专业研究生的首选教材。书中讨论了大量的应用问题，包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进等。本书内容深入浅出，学习者只需掌握微积分基础知识即可阅读。各章最后有问题和练习，每节末有小结。
11
Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and Applications
（瑞）Peter Bühlmann
（瑞）Sara van de Geer
书号：9787519211677定价：95元出版时间：2016年5月P.布尔曼是苏黎世联邦理工学院（ETHZ）高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学：方法、理论和应用》是统计学的前沿之作。这本书所针对的高维数据是理论研究的热点，在实际中也有着广泛的应用。这本书重点阐述了Lasso和其他L1方法的变体，也有boosting等内容。
12
《渐近统计》
Asymptotic Statistics
（荷）A.W.van der Vaart
书号：9787519254025定价：129元出版时间：2019年3月《渐近统计》是一部介绍渐近统计经典教材，内容实用，数学理论论述严谨。书中除了介绍介绍渐近统计的核心内容——似然推断、M估计、渐近效率、U统计和秩过程，还涉及该领域的最新研究论题，如半参数模型、自助法、经验过程等其他应用。本书各章有习题。
13
《统计学中的渐近性：基本概念 第2版 》
Asymptotics in Statistics Some Basic Concepts, 2nd Edition
（美）L.Lucien Le Cam
书号：9787519254025定价：129元出版时间：2019年3月《统计学中的渐近性：基本概念》条理地介绍了渐近统计学近50年来的发展。第2版在第1版的基础上增加了一个新的章节，介绍了在统计学的研究领域尤其是非参数和半参数学中发挥着越来越重要的作用的Gaussian 和Poisson试验。此外，书中的大部分章节也进行了重写，如对第7章中的非参数学进行了更详细的叙述等。
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《统计决策理论中的渐进方法》
Asymptotic Methods in Statistical Decision Theory
（美）L.Lucien Le Cam
书号：9787519220792定价：115元出版时间：2017年1月《统计决策理论中的渐进方法》以作者在芝加哥大学多年授课讲义为基础，以易于理解的方式，从逼近复合统计实验概念中推衍出渐进统计理论。书中数学推理严密而且有一定深度和高度的问题有较为详细论述。
目次：实验——决策空间；源于决策理论的结果：亏格；似然比和锥形测度；基本不等式；充分性和非充分性；控制、紧性和接近；极限定理；不变属性；无穷可分、高斯和泊松实验；渐进高斯实验：局部。
15
Monte Carlo Statistical Methods, 2nd Edition
（法）Christian P.Robert
书号：9787510005114定价：79元出版时间：2009年10月《蒙特卡罗统计方法 第2版》是一部介绍蒙特卡罗方法的研究生教材，论述详细全面，起点较低，内容新颖现代，其突出特点是书中关于贝叶斯实行和通积分内容并重。各章有大量习题。目次：导论；随机变量的生成；蒙特卡罗积分；蒙特卡罗优化；马尔科夫链；Metropolis-Hastings算法；限幅抽样；二级吉布斯抽样；多级吉布斯抽样；可变维模型和可逆跃变算法；诊断收敛性；完全采样；迭代和顺序重要性抽样。读者对象：数理统计专业的研究生。
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The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition
（德）Trevor Hastie
书号：9787510084508定价：119元出版时间：2015年1月《统计学习基础 第2版》是Springer统计系列丛书之一，旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。随着计算机和信息技术迅猛发展，医学、生物学、金融、以及市场等各个领域的大量数据的产生，处理这些数据以及挖掘它们之间的关系对于一个统计工作者显得尤为重要。本书运用共同的理论框架将这些领域的重要观点做了很好的阐释，重点强调方法和概念基础而非理论性质，运用统计的方法更是突出概念而非数学。另外，书中大量的彩色图例可以帮助读者更好地理解概念和理论。读者对象：适用于数学及统计专业的研究生、统计工作者及相关领域的研究人员。
目次：导论；监督学习概述；线性回归模型；线性分类方法；基展开与正则性；核方法；模型评估与选择；模型参考与平均；可加性模型、树与相关方法；神经网络；支持向量机器与弹性准则；原型法和最近邻居；无监督学习。
17
Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations
（美）Trevor Hastie
（美）Robert Tibshirani
（美）Martin Wainwright
书号：9787519261870定价：149元出版时间：2020年6月统计学习是一个快速发展的领域。作者在《稀疏统计学习》一书中描述了线性回归套索和一个简单的坐标下降算法。稀疏统计模型只有少量的非零参数或权重，因此，它比稠密模型更容易估计和解释。稀疏性统计学习提出了利用稀疏性帮助恢复一组数据中潜在信号的方法。
18
Statistical Learning from a Regression Perspective
（美）R.A.Berk
书号：9787519244637定价：68元出版时间：2018年5月《基于回归视野的统计学习》一书的作者是宾夕法尼亚大学数理统计系教授，他的研究领域广泛，在社会科学和自然科学均有很深的造诣。本书主要阐述统计学习的应用知识，各章还有实际应用实例，可作为统计、社会科学和生命科学等相关领域的研究生和科研人员参考用书。
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Bayesian Data Analysis, 3rd Edition
（美）Andrew Gelman
书号：9787519261818定价：169元出版时间：2020年6月《贝叶斯数据分析》一书获得了2016年德格鲁特奖（De Groot Prize），该奖项是两年评选一次的统计学教科书奖。本书是第3版。这是一部被广泛认可的关于贝叶斯方法的最领先的经典教材，因为其易于理解、分析数据和解决研究问题的实际操作性强而广受赞誉。
本书应用最新的贝叶斯方法，继续采用实用的方法来分析数据。作者均是统计界的领导人物，在呈现更高等的方法之前，从数据分析的观点引进基本概念。全书从实际应用和研究中提取的大量的练习实例，强调了贝叶斯推理在实践中的应用。
20
Applied Predictive Modeling
（美）Max Kuhn 等
书号：9787519220891定价：199元出版时间：2017年6月《应用预测建模》是一部关于数据分析的经典教材，该书一经出版就备受好评。本书聚焦预测建模的实际应用，如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效模型的认识，如线性回归、非线性回归和分类模型，涉及树方法、支持向量机等。书中还涉及从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程，以及背后的统计思想，涉及各种回归技术和分类技术等。
21
Statistical and Computational Inverse Problems
（芬兰）Jari Kaipio
书号：9787510086311定价：39元出版时间：2015年1月《统计和计算逆问题》旨在研究逆问题统计方法。这些方法已应用于许多实际应用中，例如有限角度层析成像、图像去模糊、电阻抗层析成像和生物磁逆问题等。读者对象：应用数学、计算物理和工程方面的学生和科研人员。
目次：逆问题和测量的阐释；经典正规化方法；统计逆问题；非平稳逆问题；重述经典方法；模型问题；案例研究；附录1：线性代数和泛函分析；附录2：概率论基础。
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Time Series: Theory and Methods, 2nd Edition
（美）Peter J. Brockwell
书号：9787510094712定价：95元出版时间：2015年5月《时间序列的理论与方法 第2版》是一部有关时间序列的高等教材，这版在原版基础上做了大量的修订和扩充，包括增加了全新的一章讲述状态空间。本书内容详尽，从引进Hilbert空间开始，紧接着讲述了平稳ARMA过程及其他，书中包括了学习时间序列经常用到的所有方法。本书第10章有关平稳过程的谱推断很有新意，考虑了频率已知和未知的周期性各种检验。读者对象：数学专业、统计概率专业的研究生和相关人士。
目次：平稳时间序列；Hilbert空间；平稳Arma过程；平稳过程的谱表示；平稳过程预测；渐进理论；均值和协差函数估计；Arma模型估计；应用ARIMA过程进行建模和预测；平稳过程的谱推断；多变量时间序列；状态空间模型和Kalman递归；高级话题。
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Nonlinear Time Series Analysis, 2nd Edition
（美）Holger Kantz
书号：9787510087721定价：89元出版时间：2015年3月《非线性时间序列分析 第2版》旨在以动力系统理论为基础，阐述时间序列分析的现代方法。本书作为第2版在原版的基础上进行了大量的修订和扩充，增加了一些新的章节。本书从潜在的理论出发，涉猎诸多实际应用话题，并用从众多领域收集来的大量经验数据解释这些实用话题。本书对研究时间变量信号的各个领域包括地球、生命科学科学家和工程人员都十分有用。读者对象：数学、生命科学、经济等众多实践应用领域的科研人员。
目次：基本话题：导论；线性工具和一般考虑；相空间方法；确定论和可预测性；不稳定性：Lyapunov指数；自相似性：当决定论是弱的时候非线性方法的应用；非线性线性精选；高等话题：高等浸入式方法；混沌数据和噪音；更多有关不变量；模型和预测；非平稳信号；耦合和非线性系统综合；混沌控制。A:TISEAN程序应用；B：实验数据集合描述。
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