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史道济提出了实用极值统计方法。

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简介:
《实用极值统计方法》由2006年天津科学技术出版社出版,作者为史道济。读者不应期望此书能够完全解答所有关于极值统计分析的疑问。首先,极值理论正经历着飞速发展,某些问题的处理尚无普遍接受的最佳统计方法,部分方法可能仍较为粗糙,亟待进一步完善,尤其是在处理多元极值问题时。其次,有时人们认为极值统计分析不仅是一种科学手段,更是一种“技艺”,即对于一个实际问题,既需要充分利用数据中蕴含的极端值信息,同时又必须保证模型的准确性,避免将所有数据都归类为极端值,这需要仔细地在两者之间寻求合适的平衡点。统计分析的方法不可或缺地依赖于计算机对数据的各种操作处理,极值统计亦是如此。本书中的所有计算程序均采用R语言编写,并提供了大量的统计图表作为示例,从而使读者能够更直观地把握相关概念和应用。

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客服
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  • 的应践 ——
    优质
    《极值统计方法的应用与实践》由史道济撰写,本书深入浅出地介绍了极值统计的基本理论,并结合实际案例展示了其应用技巧和最新进展。适合相关领域的研究人员阅读参考。 《实用极值统计方法》是2006年由天津科学技术出版社出版的一本书,作者为史道济。该书并不能解决读者在遇到的所有有关极值统计分析问题上的难题。一方面,由于极值理论正处于迅速发展中,一些问题的处理尚未有公认的最优统计方法;另一方面,在实际应用中可能需要依赖于粗糙的方法,并且这些方法还有待改进和优化,特别是在多元极值的问题上更为明显。 此外,对一个具体的现实案例而言,进行有效的极值统计分析不仅是一种科学的应用过程,更像是一门“艺术”。对于数据中的每一个极端数值的处理都需要谨慎平衡——既要充分利用其中包含的信息量也要保持模型的有效性。这需要在利用所有可能的数据和只挑选出符合标准的极值之间找到一个合适的点。 书中所有的计算都是通过R语言编程实现,并且提供了许多统计图表以帮助读者更直观地理解内容。
  • 优质
    《实用极值统计方法》一书聚焦于极值理论的应用实践,涵盖极端事件的概率建模、风险评估等关键领域,旨在为读者提供深入理解并掌握极值数据分析的方法与技巧。 《实用极值统计方法》是天津大学于2006年推出的一本教材,旨在深入探讨极值数据分析的应用及其理论基础。这门学科专注于研究极端事件的概率特性,在自然灾害风险评估、保险业以及工程安全等领域具有广泛的实际应用价值。 书中首先介绍了极值理论的基本概念,包括Gumbel分布、Fréchet分布和Weibull分布等不同类型的数据模型,这些模型能够描述不同类型的极端情况,并涵盖了连续随机变量及离散随机变量的处理方式。 接下来,教材详细阐述了如何进行数据预处理以及选择合适的统计模型。由于实际应用中收集到的数据可能包含噪声或异常值,因此在分析之前需要对数据进行清洗、标准化和转换等步骤以提高准确性。此外,在确定极值分布类型时也需要考虑数据的特征来做出合理的选择。 书中还介绍了极大似然估计法作为参数估算的重要手段,并讨论了最小二乘法及其他相关技术的应用场景。这些方法帮助读者根据具体问题需求灵活地选择适当的统计工具来进行分析。 在实践应用章节中,通过多个案例展示了如何运用极值统计理论进行风险评估工作。例如,在保险行业中计算极端赔付概率;气候学领域预测罕见天气事件的发生几率;金融行业则可以利用这种方法来评估投资组合面临的潜在损失风险等情景下使用该方法的情况。 此外,《实用极值统计方法》还覆盖了一些重要的统计检验技术,比如Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验。这些测试可以帮助验证数据是否符合选定的极值分布模型,从而确保所选模型的有效性。 由于进行复杂的数学运算时需要用到特定软件工具的支持,《实用极值统计方法》也介绍了R语言与Matlab等常用编程环境,并提供了如何利用它们来进行数据分析的具体指导说明。 总而言之,《实用极值统计方法》是一本全面介绍基础理论和实践应用的教材,无论对于科研人员还是实际工作者来说都具有重要的参考价值。通过学习此书内容,读者能够更好地理解和掌握极值统计学在极端事件风险管理中的作用与意义。
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    屏幕画笔是一款功能强大且易于使用的屏幕截图和绘图工具。它不仅支持基本的截图功能,还提供丰富的编辑选项,如添加注释、高亮显示等,是提高工作效率与创意表达的理想选择。 屏幕画笔真的非常好用!非常实用的工具。
  • Keras中输预测与真
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    本文将介绍如何在Keras框架下实现模型预测,并对比分析预测结果与实际标签数据,帮助读者掌握评估模型性能的关键步骤。 在使用Keras构建神经网络的过程中,有时需要查看预测值与真实值的具体数值以便进行进一步操作。经过几天的研究发现,直接访问训练过程中的数据似乎没有现成的方法。因此可以通过回调函数(Callback)来传递新的数据,并借此观察模型的预测结果和目标值。可以参考Stack Overflow上的相关解答:创建Keras回调以在每次批量处理期间保存模型预测值和目标值。 我的解决方法如下: 首先,从keras.callbacks导入Callback模块: ```python from keras.callbacks import Callback ``` 接下来重写这段文字中的部分代码示例为描述性语言即可。
  • sanchichazi_基于三次插的优化设与求_
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    本文提出了一种基于三次插值法的优化设计及求解函数极值的新方法,为工程设计和数学建模提供有效工具。 利用三次插值法求函数的极值需要编写相应的程序来实现这一过程。该方法通过构建多项式逼近给定的数据点,并在此基础上找到函数的最大值或最小值。具体步骤包括确定合适的节点、计算系数以及迭代地优化结果,以确保准确性和效率。 为了使用这种方法,请注意以下几点: 1. 确保已知的函数数据足够密集以便插值得到较为精确的结果; 2. 选择适当的算法来解决三次多项式方程组问题; 3. 对得到的极值进行验证和分析,确认其合理性。
  • R语言程序算VaR的理论
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    本研究运用R语言编程实现VaR(风险价值)测算,采用极值理论法评估金融资产的风险水平,提供精确的风险管理工具。 对于前15列的处理: ```r dat <- read.table(data1.txt, header = TRUE) na <- colnames(dat) dat1 <- dat[, na[-1]] nc <- dim(dat1)[2] # 列数 nr <- dim(dat1)[1] # 行数 logr <- -dat1 ```
  • Python编程现牛顿
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言来实现牛顿法这一重要的数值分析方法,用于寻找函数的局部极小值或极大值。通过具体代码示例展示了算法的应用与实践。适合具有一定编程基础并希望深入了解优化算法原理和技术细节的读者阅读。 对于一个多元函数使用牛顿法求其极小值的迭代格式如下:其中 为函数 的梯度向量, 为函数 的Hesse(Hessian)矩阵。上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法)。我们知道,求极值的一般迭代格式是这样的:其中 是搜索步长, 是搜索方向(注意所有的迭代格式都是先计算搜索方向再确定搜索步长)。 取下降方向 即可得到阻尼牛顿法。不过,在这里 的具体数值需要通过线性搜索技术来决定一个较优的值,比如精确线性搜索或者Goldstein准则、Wolfe准则等方法。特别地,如果 在每次迭代中都固定为1,则此时的方法就退化成了普通的牛顿法。
  • Python编程现牛顿
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言来实现牛顿法寻找函数的局部极值。通过数学公式和代码结合的方式,读者可以深入理解优化算法的核心原理,并掌握其实现方法。 今天为大家分享一篇使用Python实现牛顿法求极值的文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随我深入了解一下吧。
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    本文介绍了如何通过git rebase -i命令来修改本地仓库的历史提交记录,帮助开发者整理和优化代码提交历史。 本段落主要介绍了使用git rebase -i来修改历史提交的方法,并通过示例代码进行了详细的讲解。对于学习或工作中遇到的相关问题,这篇文章具有一定的参考价值。希望需要了解此内容的读者可以跟随文章逐步掌握相关知识和技术。
  • 基于小波变换模的胎儿心率
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    本研究提出一种基于小波变换模极大值的方法来精确提取胎儿心电信号中的心率信息,旨在提高检测准确性和可靠性。 胎儿监护的主要方法是监听胎儿心率,而超声多普勒测量是一种有效的无创手段。然而,由于原始信号复杂且受到严重干扰,从这些信号中提取胎心率变得十分困难。本段落利用小波变换系数的模平方值与信号奇异性指数之间的关系,在超声回波信号中成功地提取了胎儿的心率信息。鉴于噪声的小波变换系数会随着尺度增加而减小,该方法具有较强的抗干扰能力。通过模拟仿真和实际数据处理验证,证明此方法能够准确从超声多普勒信号中获取胎心率信号。