自助法 一種統計推斷的非參數估計法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 剋裏斯托弗·Z.穆尼，羅伯特·D.杜瓦爾 著，李蘭 譯，李忠路 校

圖書標籤:

• 統計推斷
• 非參數估計
• 自助法
• 統計學
• 機器學習
• 數據分析
• 自助抽樣
• 模型評估
• 重采樣方法
• 統計建模

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543227132

版次：1

商品编码：12043203

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：110

字数：68000

正文语种：中文

編輯推薦

　　《自助法：一種統計推斷的非參數估計法》是“格緻方法·定量研究係列”叢書之一。本書清晰地介紹瞭自助法的理論和運用，詳細描述瞭正態近似法、百分位法、偏差矯正百分位法和百分位t法這四種自助置信區間法，並討論瞭這些方法的優缺點。作為一本方法論讀物，本書能夠給對自助法和非參數估計法感興趣的讀者提供入門指導和係統分析。

內容簡介

　　《自助法：一種統計推斷的非參數估計法》討論瞭自助法的基本理論，並結閤真實數據說明自助法的運用。基本的自助法是把樣本當作一個總體來看，利用濛特卡洛抽樣法來生成統計量抽樣分布的經驗估計。自助法較重要的論斷是根據重取樣本計算的統計量的相對頻率分布就是原始樣本統計量的抽樣分布估計。最後，作者總結瞭如何利用不同的軟件包來運用這一計算機運算密集型方法。本書清晰地介紹瞭自助法的理論和運用，能夠給對自助法和非參數估計法感興趣的讀者提供入門指導和係統分析。

作者簡介

　　剋裏斯托弗 Z.穆尼，西維吉尼亞大學政治係助理教授，英國埃塞剋斯大學政府管理學院客座講師。他的教學和研究興趣包括立法決策、美國州政治和政治學方法。他於1990年獲威斯康星大學-麥迪遜分校博士。他的研究發錶在《西方政治學季刊》（Western Political Quarterly）、《社會科學季刊》（Social Science Quarterly）、《美國政治學季刊》（American Political Quarterly）和《立法研究季刊》（Legislative Studies Quarterly）等期刊上。
　　羅伯特 D.杜瓦爾，西維吉尼亞大學政治係副教授，公共政策項目研究生部主任。他的教學和研究興趣包括安全政策、環境政策、定量國際政治和統計方法。他的研究發錶在《英國政治科學期刊》（British Journal of Political Science）、《衝突解決期刊》（Journal of Conflict Resolution）和《美國政治科學期刊》（American Journal of Political Science）上。

目錄

序前言第1章 簡介第1節 傳統參數統計推斷第2節 自助統計推斷第3節 自助迴歸模型第4節 理論依據第5節 刀切法第6節 自助法的濛特卡洛估計第2章 利用自助法進行統計推斷第1節 偏差估計第2節 自助置信區間第3章 自助置信區間的應用第1節 抽樣分布未知的統計量的置信區間第2節 當傳統分布假設不成立時的推斷第4章 結論第1節 未來的研究工作第2節 自助法的局限性第3節 結語附錄 利用統計軟件應用自助法注釋參考文獻譯名對照錶

精彩書摘

　　自助法允許研究人員在不做以上很強的分布假設且不需要計算抽樣分布參數的分析函數的情況下做統計推斷，因此可避免上述提到的睏境。自助法不是假設θ ?的抽樣分布形狀，而是通過檢驗樣本內統計量的變化來估計θ ?的整個抽樣分布。這裏需要確認一點，自助法保持瞭與傳統統計推斷相同的模型結構，例如，自助綫性迴歸仍然是綫性迴歸。自助法僅僅是推斷的原理不同。

　　基本的自助法是把樣本當作一個總體來看，利用濛特卡洛抽樣法來生成統計量抽樣分布的經驗估計。θ ?的抽樣分布可以被認為是根據從一個給定總體中抽取的樣本量為n的無數個隨機樣本計算得到的統計量取值的分布。濛特卡洛抽樣法將這個概念進行實際操作，通過從總體隨機抽取大量的樣本量為n的樣本，然後計算每個樣本計算統計量的取值，從而得到這個抽樣分布的估計。這個隨機樣本就是要估計的統計量隨機項的經驗仿真。這些θ ?值的相對頻率分布就是這個統計量的抽樣分布估計。

　　真實的濛特卡洛估計需要全麵瞭解總體的信息，當然這在實際研究中通常是不可能的。一般來說，我們隻有從總體中抽取的一個樣本，這也是我們為什麼一開始就需要根據θ ?來推斷θ。

　　在自助法中，我們把樣本當作總體，然後據此來做濛特卡洛式仿真。這是通過從原始樣本有放迴地隨機抽取大量樣本量為n的“重取樣本”（resample）來完成的。因此，雖然每個重取樣本的要素數量與原始樣本相同，但是通過有放迴地重抽樣，每個重取樣本中可能有些原始數據點重復齣現，而有些卻根本沒齣現。因此，每個重取樣本可能與原始樣本存在隨機的細微差異。而且，因為這些重取樣本的要素存在細微差異，所以根據某個重取樣本計算的統計量θ ?與根據另一個重取樣本計算的 可能存在細微差異，也可能與原始的θ ?有細微不同。自助法最重要的論斷是根據重取樣本計算的θ ?的相對頻率分布就是θ ?的抽樣分布估計。

　　……

前言/序言

　　長期以來，非參數統計在社會科學研究中一直備受關注。非參數統計不需要做正態分布這樣的加權假設。簡·狄更生·吉本斯（Jean Dickinson Gibbons）寫的《非參數統計簡介》（Nonparametric Statistics：An Introduction，本叢書第90冊）和《相關關係的非參數測量》（（Nonparametric Measures of Association，本叢書第91冊）介紹瞭許多單變量和雙變量的“分布任意”（distribution-free）的統計量。穆尼和杜瓦爾這兩位教授執筆的本專著所介紹的推斷方法與經典的參數估計方法不同。自助法利用計算機從原樣本中“重新抽取”（resample）大量的新樣本，通過這些新樣本得到一個統計量抽樣分布的估計。（根據作者介紹，我們可以利用濛特卡洛從一個樣本量為50的原始樣本中有放迴地抽取1000個樣本量為50的隨機樣本，計算每一次的β ·值。這1000個β ·的頻率分布將組成抽樣分布的估計。）然後，我們再利用這個估計的抽樣分布（而不是事先假設的分布）來做總體推斷，例如推斷是否 值不為0。

　　因此，當統計量的潛在抽樣分布不能假設為正態分布，且利用普通最小二乘法（ordinary least squares, 簡稱 OLS）估計迴歸係數得到的殘差有偏時，我們可以利用自助法來估計。當抽樣分布沒有可用的分析方法時，例如估計兩個樣本中位數之間的差異時，我們也可利用自助法來估計。在這些情況下，我們可能不用傳統方法來估計置信區間（和做顯著性檢驗），而可能傾嚮於利用以下四種自助置信區間法（bootstrap confidence interval methods)：正態近似法（normal approximation）,百分位法（percentile），偏差矯正百分位法（bias-corrected percentile），或百分位 法（percentile- ）。雖然每種方法都有各自的優缺點，這在本書中有詳細的討論，但穆尼和杜瓦爾稍稍傾嚮於百分位 法，至少當主要目標是假設檢驗的精確性時。而且，即使分析人員最終依賴於傳統的推斷方法，他們也可利用自助法來評估某些模型假設是否不成立。

　　作者運用許多真實數據來舉例說明自助法。這些例子包括美國各州的石油生産、標準都市統計區（SMSA）的人均個人收入、美國人爭取民主行動組織（Americans for Democratic Action，簡稱ADA）對國會成員的排名，及立法委員會成員和整個立法機關的偏好的中位值之差。最後，在附錄中，作者總結瞭怎樣利用不同可用的軟件包來應用這個計算機運算密集的方法。利用本書和閤適的計算機支持，分析人員應該能很容易地利用自助法去做一些統計推斷的探索。

　　邁剋爾·S. 劉易斯-貝剋

《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》 一、引言：統計推斷的邊界與突破 在數據的洪流中，我們渴望從中提煉齣有價值的洞察，用以理解世界、預測未來，並做齣更明智的決策。統計推斷，正是實現這一目標的關鍵工具。然而，傳統的統計方法往往依賴於對數據分布的嚴格假設，例如正態性、獨立性等。當這些假設無法滿足時，我們便陷入瞭睏境：是勉強使用不適用的模型，導緻結果失真，還是放棄推斷，止步於對數據的初步描述？ 《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》一書，正是在這樣的背景下應運而生。它並非直接介紹具體的研究方法或技術細節，而是旨在為讀者構建一個全新的統計推斷思維框架。本書的核心在於探討如何擺脫對數據分布的苛刻依賴，開闢一條更具普適性和魯棒性的統計推斷之路。本書並不涉及任何具體的科學研究領域，例如生物醫學、經濟學、工程學或其他社會科學的研究案例，而是專注於方法論本身的探討。其目標是為所有希望更深入地理解和應用統計推斷的讀者，提供一種全新的視角和強大的工具，讓他們能夠自信地應對各種復雜的數據挑戰，而無需預設其內在的生成機製。 二、非參數統計的魅力：釋放數據的潛能 傳統參數統計模型，如綫性迴歸、t檢驗等，如同為數據量身定製的衣服，一旦閤身，便能精準描繪齣數據背後的規律。但現實數據往往“身材各異”，很難找到一套普適的“尺碼”。這時，非參數統計便顯得尤為珍貴。它就像一件“均碼”的服裝，雖然可能不如量體裁衣般完美契閤，卻能在更廣泛的場景下提供令人滿意的結果。 本書將深入剖析非參數統計的精髓，闡釋其為何能在不預設分布的情況下，依舊能夠進行有效的統計推斷。我們將探討其背後蘊含的基本思想：如何從現有數據中“重塑”齣數據可能的分布情況，從而進行估計和檢驗。這是一種“嚮內求索”的智慧，即通過數據自身的結構和變異性來推斷其統計特性，而非依賴外部的、先驗的理論模型。本書將不會涉及任何具體的非參數檢驗方法，如秩和檢驗、Wilcoxon檢驗等，而是從更高層麵探討非參數方法論的普適性原理。 三、自助法：重塑數據的智慧 在非參數統計的廣闊天地中，《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》隆重推齣一種名為“自助法”（Bootstrap）的強大方法。本書並非詳細介紹自助法的具體算法步驟、代碼實現或各種改進變種。相反，它將聚焦於自助法所代錶的“一種統計推斷的非參數估計法”這一概念，深入挖掘其思想的根源與理論基礎。 自助法的核心理念在於“以數據為鏡，映照自身”。想象一下，我們擁有一份觀測到的數據樣本。如果我們想瞭解這個樣本的某種統計量（如均值、方差、中位數、相關係數等）在不同采集過程中的可能變化範圍，或者想估計其置信區間，傳統方法可能需要我們擁有無窮多的樣本，或者對數據的分布有精確的認識。 自助法提供瞭一個巧妙的替代方案。它通過“有放迴抽樣”的方式，從原始數據樣本中反復抽取新的、大小與原始樣本相同的“自助樣本”。每一次抽取，都相當於模擬瞭一次獨立的、新的數據收集過程。通過對這些海量的自助樣本進行統計量的計算，我們就能得到一個統計量取值的分布情況，從而對原始數據的統計特性做齣推斷。 本書將著重闡釋自助法的哲學意義：它體現瞭一種“模擬與迭代”的統計智慧。它不是基於解析式的推導，而是基於模擬和計算的力量。通過重復模擬，我們可以“製造”齣足夠多的數據“副本”，進而觀察統計量在這些副本中的行為模式，最終推斷齣其真實世界的行為。本書不會涉及任何關於計算效率、並行處理或具體的計算庫的使用。 四、自助法的價值：超越假設的自由 《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》將詳細論述自助法帶來的革命性變化。 擺脫分布假設的束縛： 這是自助法最顯著的優勢。無論你的數據服從何種分布，甚至是多模態、高度偏斜、或者完全未知，自助法都能適用。它像一個通用的“數據語言翻譯器”，讓你能夠在不同“口音”的數據中找到共通的統計意義。 對各種統計量的估計： 自助法不僅僅局限於均值、方差等簡單統計量。對於那些計算公式復雜、分布難以確定的統計量，如迴歸係數、相關係數、分位數、或者統計模型的性能指標，自助法都能提供有效的估計和置信區間。它為我們處理更復雜的統計問題提供瞭可能。 更魯棒的推斷： 由於不依賴特定的分布假設，自助法的結果通常比那些依賴強假設的方法更為魯棒。這意味著即使數據存在一定的異常值或不符閤預期的規律，自助法推斷的結果也更不容易被嚴重影響。 概念的普及性： 盡管背後涉及統計學和計算的深刻原理，但自助法的核心思想——“有放迴抽樣”和“重復計算”——相對容易理解。本書將以直觀的方式闡釋這一方法論，使其能夠被更廣泛的讀者群體所掌握。 本書不會提供任何具體的統計模型，例如廣義綫性模型、時間序列模型、機器學習模型等，也不會討論如何使用自助法來優化這些模型的參數或評估其性能。它專注於自助法作為一種獨立、通用的非參數估計方法論。 五、本書的獨特性與目標讀者 《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》的市場定位非常明確：它不是一本操作手冊，也不是一本針對特定領域應用的書籍。它是一本“方法論啓濛”的書，旨在為讀者構建對統計推斷的全新認知。 獨特性： 與市麵上大量介紹具體統計方法或軟件操作的書籍不同，本書聚焦於“自助法”這一方法論本身的哲學、原理和普適性。它提供的是一種“思考方式”，一種“解決問題的工具箱”，而不是具體的“解決方案”。本書不會涉及任何具體的數據集、實驗設計、數據分析流程或統計軟件的使用技巧（如R, Python, SPSS等）。 目標讀者： 統計學學習者： 無論是在校學生還是自學者，本書將幫助他們擺脫參數統計的局限，理解非參數統計的魅力，並掌握一種強大的通用推斷工具。 科研工作者： 任何領域的研究者，當麵對非標準分布、小樣本或復雜統計量時，都能從本書中獲得啓發，找到進行嚴謹統計推斷的新途徑。 數據分析師與從業者： 希望提升數據分析能力，擺脫預設模型束縛，能夠更靈活、更魯棒地處理各種實際數據問題的人士。 對統計推斷感興趣的任何人士： 隻要您對如何從數據中提取可靠信息、如何進行嚴謹的科學推理感興趣，本書都能為您提供寶貴的視角。 六、結論：擁抱數據的真實，解鎖推斷的自由 《自助法：統計推斷的非參數估計新視角》不僅僅是一本介紹統計方法的書，它是一種對傳統統計思維的挑戰，是對數據自由度的解放。它鼓勵我們不再畏懼數據的“不完美”，而是學會利用數據自身的規律來理解和推斷。通過掌握自助法這一強大的非參數估計工具，您將能夠： 更自信地麵對未知： 即使對數據的分布一無所知，也能進行可靠的統計推斷。 更靈活地解決問題： 能夠估計和推斷各種復雜的統計量，而無需受製於模型的限製。 更深入地理解數據： 看到數據背後更深層次的變異性和不確定性，從而做齣更明智的決策。 本書將帶領您踏上一段探索統計推斷新境界的旅程，讓您在數據的海洋中，擁有更強大的導航能力，更自由地航行。它將幫助您認識到，統計推斷並非隻能在嚴苛的假設下進行，而存在著一種更寬廣、更具包容性的方法論，等待您去發掘和應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格極其“學術化”，語言的密度令人發指。它很少使用直觀的比喻或生動的案例來解釋抽象的統計概念，而是傾嚮於使用精確到令人窒息的定義和符號邏輯。我讀完某個章節後，不得不反復翻閱前麵的定義和引理，纔能勉強跟上作者的思路。最讓我感到睏惑的是，對於“非參數估計”這個主題，書中似乎過於側重於證明“為什麼可以這麼做”，而不是細緻地闡述“在什麼情況下應該這麼做，以及如果做錯瞭會有什麼後果”。統計推斷的精髓在於權衡和選擇，而這本書更像是一個邏輯閉環的展示，其內部的自洽性是毋庸置疑的，但其對外部世界復雜性的適應性討論卻顯得蒼白無力。我期望的是一個能教會我批判性思考的導師，而不是一個隻展示完美推導過程的記錄員，這導緻我在閱讀結束後，對現實數據中的“髒亂差”情況如何應對，仍然感到一片迷茫。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本《自助法：一種統計推斷的非參數估計法》時，我原本以為會看到對當代數據科學中“重采樣”技術的一次係統而深入的解析，畢竟書名聽起來就充滿瞭前沿性與工具性。然而，實際的閱讀體驗卻是相當的“反直覺”。書中的論述更像是對統計學基本公理的一次漫長迴顧，自助法的核心思想，那個看似簡單實則威力無窮的“從樣本中抽樣以模擬總體”的概念，被包裹在層層疊疊的假設和冗長的數學證明之下，顯得異常沉重。我希望能看到更多關於算法穩定性的討論，不同重采樣策略（如Bootstrapping、Jackknife）在麵對不同類型數據（如時間序列、小樣本）時的優劣對比和實際應用場景的深入剖析，但這些關鍵的實踐洞察點大多是一筆帶過或者需要讀者自行從復雜的定理中去“挖掘”。這使得整本書讀起來，更像是在研讀一本奠基性的學術論文集，而不是一本麵嚮應用者的技術手冊。對於那些希望通過閱讀來提升數據分析效率的讀者而言，這本書更像是一份高深的哲學宣言，而不是一份實用的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的裝幀和排版倒是挺“古典”的，厚重，文字緊湊，充滿瞭學術研究的氣息。我試圖從中尋找那種令人耳目一新的視角，關於非參數估計的革命性突破，但是閱讀過程卻是一場漫長的“忍耐”。它對“自助法”的描述，與其說是介紹一種統計工具，不如說是在重述曆史背景下，統計學傢是如何一步步艱難地推導齣這些結論的。大量的曆史迴顧和早期學者的爭論占據瞭篇幅，這對於想直接掌握現代分析技術的讀者來說，無疑是冗餘的。我最希望看到的是對現代計算資源和軟件實現的結閤，比如如何用Python或R語言高效地實現這些方法，它們的計算復雜度如何，在超大數據集上的局限性在哪裏。可惜，這些與時俱進的討論幾乎缺失，整本書仿佛被封存在瞭計算能力尚未普及的年代，顯得力不從心，缺乏與當下數據科學實踐的有效對接，讀起來讓人感覺仿佛在學習一門已經過時的古老技藝。

评分☆☆☆☆☆

如果將一本技術書籍比作一次探險，那麼閱讀《自助法：一種統計推斷的非參數估計法》就像是跟著一位極其嚴謹但又不願與你過多交流的嚮導，走進瞭迷宮的入口。這位嚮導為你指明瞭理論上的方嚮，確保你沒有走錯方嚮盤，但對於沿途可能遇到的陷阱、捷徑、以及休息站（即實際應用技巧和常見誤區），他選擇保持沉默。全書的論述脈絡清晰，邏輯嚴密，這毋庸置疑，對於精通高等數學的人來說，這可能是一場智力上的盛宴。但對於廣大需要利用自助法來解決實際業務問題，或者剛接觸統計推斷的學生來說，這本書的門檻高得令人望而卻步。它似乎刻意迴避瞭那些“不那麼完美”的現實問題，例如：當原始樣本中存在異常值時，自助法的錶現如何？如何設計一個能夠抵禦模型設限的自助程序？這些實戰中的關鍵決策點，在這本書中卻找不到清晰的指導，這使得它更像是一份純理論的“參考資料”，而不是一本可以放在手邊隨時查閱的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

這本所謂的《自助法：一種統計推斷的非參數估計法》，我讀完之後，感覺像是一場漫長而又晦澀難懂的哲學思辨，而不是一本能指導實踐的統計學教材。它仿佛沉浸在一種對“未知”的無盡追問之中，每一個概念的引入都伴隨著大量的數學符號堆砌和理論上的繞圈子。我期待的是清晰的步驟、實用的案例，能讓我快速掌握如何運用這種“自助法”去處理手頭的實際數據問題，但這本書給我的感覺是，它更像是在建立一個宏偉的、幾乎無法觸及的理論堡壘。作者似乎對如何將這些復雜的思想轉化為普通研究者可以理解和操作的工具不感興趣，反而沉醉於證明每一步推導的嚴謹性，仿佛隻要理論足夠優雅，實際應用就自然水到渠成瞭。結果就是，當我閤上書本，試圖迴憶起具體的實施流程時，腦海中隻剩下一片模糊的概率密度函數和極限符號的海洋，真正有用的操作指南少之又少，讀完後反而需要再去尋找其他更具操作性的資源來填補這個巨大的實踐空白。這種對理論的過度沉溺，使得這本書的實用價值大打摺扣，對於急需解決問題的用戶來說，這無疑是一種煎熬。

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好好好好好好好，内容通俗易懂

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