自助法 一种统计推断的非参数估计法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 克里斯托弗·Z.穆尼，罗伯特·D.杜瓦尔 著，李兰 译，李忠路 校

图书标签:

• 统计推断
• 非参数估计
• 自助法
• 统计学
• 机器学习
• 数据分析
• 自助抽样
• 模型评估
• 重采样方法
• 统计建模

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

编辑推荐

　　《自助法：一种统计推断的非参数估计法》是“格致方法·定量研究系列”丛书之一。本书清晰地介绍了自助法的理论和运用，详细描述了正态近似法、百分位法、偏差矫正百分位法和百分位t法这四种自助置信区间法，并讨论了这些方法的优缺点。作为一本方法论读物，本书能够给对自助法和非参数估计法感兴趣的读者提供入门指导和系统分析。

内容简介

　　《自助法：一种统计推断的非参数估计法》讨论了自助法的基本理论，并结合真实数据说明自助法的运用。基本的自助法是把样本当作一个总体来看，利用蒙特卡洛抽样法来生成统计量抽样分布的经验估计。自助法较重要的论断是根据重取样本计算的统计量的相对频率分布就是原始样本统计量的抽样分布估计。最后，作者总结了如何利用不同的软件包来运用这一计算机运算密集型方法。本书清晰地介绍了自助法的理论和运用，能够给对自助法和非参数估计法感兴趣的读者提供入门指导和系统分析。

作者简介

　　克里斯托弗 Z.穆尼，西维吉尼亚大学政治系助理教授，英国埃塞克斯大学政府管理学院客座讲师。他的教学和研究兴趣包括立法决策、美国州政治和政治学方法。他于1990年获威斯康星大学-麦迪逊分校博士。他的研究发表在《西方政治学季刊》（Western Political Quarterly）、《社会科学季刊》（Social Science Quarterly）、《美国政治学季刊》（American Political Quarterly）和《立法研究季刊》（Legislative Studies Quarterly）等期刊上。
　　罗伯特 D.杜瓦尔，西维吉尼亚大学政治系副教授，公共政策项目研究生部主任。他的教学和研究兴趣包括安全政策、环境政策、定量国际政治和统计方法。他的研究发表在《英国政治科学期刊》（British Journal of Political Science）、《冲突解决期刊》（Journal of Conflict Resolution）和《美国政治科学期刊》（American Journal of Political Science）上。

目录

序前言第1章 简介第1节 传统参数统计推断第2节 自助统计推断第3节 自助回归模型第4节 理论依据第5节 刀切法第6节 自助法的蒙特卡洛估计第2章 利用自助法进行统计推断第1节 偏差估计第2节 自助置信区间第3章 自助置信区间的应用第1节 抽样分布未知的统计量的置信区间第2节 当传统分布假设不成立时的推断第4章 结论第1节 未来的研究工作第2节 自助法的局限性第3节 结语附录 利用统计软件应用自助法注释参考文献译名对照表

精彩书摘

　　自助法允许研究人员在不做以上很强的分布假设且不需要计算抽样分布参数的分析函数的情况下做统计推断，因此可避免上述提到的困境。自助法不是假设θ ?的抽样分布形状，而是通过检验样本内统计量的变化来估计θ ?的整个抽样分布。这里需要确认一点，自助法保持了与传统统计推断相同的模型结构，例如，自助线性回归仍然是线性回归。自助法仅仅是推断的原理不同。

　　基本的自助法是把样本当作一个总体来看，利用蒙特卡洛抽样法来生成统计量抽样分布的经验估计。θ ?的抽样分布可以被认为是根据从一个给定总体中抽取的样本量为n的无数个随机样本计算得到的统计量取值的分布。蒙特卡洛抽样法将这个概念进行实际操作，通过从总体随机抽取大量的样本量为n的样本，然后计算每个样本计算统计量的取值，从而得到这个抽样分布的估计。这个随机样本就是要估计的统计量随机项的经验仿真。这些θ ?值的相对频率分布就是这个统计量的抽样分布估计。

　　真实的蒙特卡洛估计需要全面了解总体的信息，当然这在实际研究中通常是不可能的。一般来说，我们只有从总体中抽取的一个样本，这也是我们为什么一开始就需要根据θ ?来推断θ。

　　在自助法中，我们把样本当作总体，然后据此来做蒙特卡洛式仿真。这是通过从原始样本有放回地随机抽取大量样本量为n的“重取样本”（resample）来完成的。因此，虽然每个重取样本的要素数量与原始样本相同，但是通过有放回地重抽样，每个重取样本中可能有些原始数据点重复出现，而有些却根本没出现。因此，每个重取样本可能与原始样本存在随机的细微差异。而且，因为这些重取样本的要素存在细微差异，所以根据某个重取样本计算的统计量θ ?与根据另一个重取样本计算的 可能存在细微差异，也可能与原始的θ ?有细微不同。自助法最重要的论断是根据重取样本计算的θ ?的相对频率分布就是θ ?的抽样分布估计。

　　……

前言/序言

　　长期以来，非参数统计在社会科学研究中一直备受关注。非参数统计不需要做正态分布这样的加权假设。简·狄更生·吉本斯（Jean Dickinson Gibbons）写的《非参数统计简介》（Nonparametric Statistics：An Introduction，本丛书第90册）和《相关关系的非参数测量》（（Nonparametric Measures of Association，本丛书第91册）介绍了许多单变量和双变量的“分布任意”（distribution-free）的统计量。穆尼和杜瓦尔这两位教授执笔的本专著所介绍的推断方法与经典的参数估计方法不同。自助法利用计算机从原样本中“重新抽取”（resample）大量的新样本，通过这些新样本得到一个统计量抽样分布的估计。（根据作者介绍，我们可以利用蒙特卡洛从一个样本量为50的原始样本中有放回地抽取1000个样本量为50的随机样本，计算每一次的β ·值。这1000个β ·的频率分布将组成抽样分布的估计。）然后，我们再利用这个估计的抽样分布（而不是事先假设的分布）来做总体推断，例如推断是否 值不为0。

　　因此，当统计量的潜在抽样分布不能假设为正态分布，且利用普通最小二乘法（ordinary least squares, 简称 OLS）估计回归系数得到的残差有偏时，我们可以利用自助法来估计。当抽样分布没有可用的分析方法时，例如估计两个样本中位数之间的差异时，我们也可利用自助法来估计。在这些情况下，我们可能不用传统方法来估计置信区间（和做显著性检验），而可能倾向于利用以下四种自助置信区间法（bootstrap confidence interval methods)：正态近似法（normal approximation）,百分位法（percentile），偏差矫正百分位法（bias-corrected percentile），或百分位 法（percentile- ）。虽然每种方法都有各自的优缺点，这在本书中有详细的讨论，但穆尼和杜瓦尔稍稍倾向于百分位 法，至少当主要目标是假设检验的精确性时。而且，即使分析人员最终依赖于传统的推断方法，他们也可利用自助法来评估某些模型假设是否不成立。

　　作者运用许多真实数据来举例说明自助法。这些例子包括美国各州的石油生产、标准都市统计区（SMSA）的人均个人收入、美国人争取民主行动组织（Americans for Democratic Action，简称ADA）对国会成员的排名，及立法委员会成员和整个立法机关的偏好的中位值之差。最后，在附录中，作者总结了怎样利用不同可用的软件包来应用这个计算机运算密集的方法。利用本书和合适的计算机支持，分析人员应该能很容易地利用自助法去做一些统计推断的探索。

　　迈克尔·S. 刘易斯-贝克

《自助法：统计推断的非参数估计新视角》 一、引言：统计推断的边界与突破 在数据的洪流中，我们渴望从中提炼出有价值的洞察，用以理解世界、预测未来，并做出更明智的决策。统计推断，正是实现这一目标的关键工具。然而，传统的统计方法往往依赖于对数据分布的严格假设，例如正态性、独立性等。当这些假设无法满足时，我们便陷入了困境：是勉强使用不适用的模型，导致结果失真，还是放弃推断，止步于对数据的初步描述？ 《自助法：统计推断的非参数估计新视角》一书，正是在这样的背景下应运而生。它并非直接介绍具体的研究方法或技术细节，而是旨在为读者构建一个全新的统计推断思维框架。本书的核心在于探讨如何摆脱对数据分布的苛刻依赖，开辟一条更具普适性和鲁棒性的统计推断之路。本书并不涉及任何具体的科学研究领域，例如生物医学、经济学、工程学或其他社会科学的研究案例，而是专注于方法论本身的探讨。其目标是为所有希望更深入地理解和应用统计推断的读者，提供一种全新的视角和强大的工具，让他们能够自信地应对各种复杂的数据挑战，而无需预设其内在的生成机制。 二、非参数统计的魅力：释放数据的潜能 传统参数统计模型，如线性回归、t检验等，如同为数据量身定制的衣服，一旦合身，便能精准描绘出数据背后的规律。但现实数据往往“身材各异”，很难找到一套普适的“尺码”。这时，非参数统计便显得尤为珍贵。它就像一件“均码”的服装，虽然可能不如量体裁衣般完美契合，却能在更广泛的场景下提供令人满意的结果。 本书将深入剖析非参数统计的精髓，阐释其为何能在不预设分布的情况下，依旧能够进行有效的统计推断。我们将探讨其背后蕴含的基本思想：如何从现有数据中“重塑”出数据可能的分布情况，从而进行估计和检验。这是一种“向内求索”的智慧，即通过数据自身的结构和变异性来推断其统计特性，而非依赖外部的、先验的理论模型。本书将不会涉及任何具体的非参数检验方法，如秩和检验、Wilcoxon检验等，而是从更高层面探讨非参数方法论的普适性原理。 三、自助法：重塑数据的智慧 在非参数统计的广阔天地中，《自助法：统计推断的非参数估计新视角》隆重推出一种名为“自助法”（Bootstrap）的强大方法。本书并非详细介绍自助法的具体算法步骤、代码实现或各种改进变种。相反，它将聚焦于自助法所代表的“一种统计推断的非参数估计法”这一概念，深入挖掘其思想的根源与理论基础。 自助法的核心理念在于“以数据为镜，映照自身”。想象一下，我们拥有一份观测到的数据样本。如果我们想了解这个样本的某种统计量（如均值、方差、中位数、相关系数等）在不同采集过程中的可能变化范围，或者想估计其置信区间，传统方法可能需要我们拥有无穷多的样本，或者对数据的分布有精确的认识。 自助法提供了一个巧妙的替代方案。它通过“有放回抽样”的方式，从原始数据样本中反复抽取新的、大小与原始样本相同的“自助样本”。每一次抽取，都相当于模拟了一次独立的、新的数据收集过程。通过对这些海量的自助样本进行统计量的计算，我们就能得到一个统计量取值的分布情况，从而对原始数据的统计特性做出推断。 本书将着重阐释自助法的哲学意义：它体现了一种“模拟与迭代”的统计智慧。它不是基于解析式的推导，而是基于模拟和计算的力量。通过重复模拟，我们可以“制造”出足够多的数据“副本”，进而观察统计量在这些副本中的行为模式，最终推断出其真实世界的行为。本书不会涉及任何关于计算效率、并行处理或具体的计算库的使用。 四、自助法的价值：超越假设的自由 《自助法：统计推断的非参数估计新视角》将详细论述自助法带来的革命性变化。 摆脱分布假设的束缚： 这是自助法最显著的优势。无论你的数据服从何种分布，甚至是多模态、高度偏斜、或者完全未知，自助法都能适用。它像一个通用的“数据语言翻译器”，让你能够在不同“口音”的数据中找到共通的统计意义。 对各种统计量的估计： 自助法不仅仅局限于均值、方差等简单统计量。对于那些计算公式复杂、分布难以确定的统计量，如回归系数、相关系数、分位数、或者统计模型的性能指标，自助法都能提供有效的估计和置信区间。它为我们处理更复杂的统计问题提供了可能。 更鲁棒的推断： 由于不依赖特定的分布假设，自助法的结果通常比那些依赖强假设的方法更为鲁棒。这意味着即使数据存在一定的异常值或不符合预期的规律，自助法推断的结果也更不容易被严重影响。 概念的普及性： 尽管背后涉及统计学和计算的深刻原理，但自助法的核心思想——“有放回抽样”和“重复计算”——相对容易理解。本书将以直观的方式阐释这一方法论，使其能够被更广泛的读者群体所掌握。 本书不会提供任何具体的统计模型，例如广义线性模型、时间序列模型、机器学习模型等，也不会讨论如何使用自助法来优化这些模型的参数或评估其性能。它专注于自助法作为一种独立、通用的非参数估计方法论。 五、本书的独特性与目标读者 《自助法：统计推断的非参数估计新视角》的市场定位非常明确：它不是一本操作手册，也不是一本针对特定领域应用的书籍。它是一本“方法论启蒙”的书，旨在为读者构建对统计推断的全新认知。 独特性： 与市面上大量介绍具体统计方法或软件操作的书籍不同，本书聚焦于“自助法”这一方法论本身的哲学、原理和普适性。它提供的是一种“思考方式”，一种“解决问题的工具箱”，而不是具体的“解决方案”。本书不会涉及任何具体的数据集、实验设计、数据分析流程或统计软件的使用技巧（如R, Python, SPSS等）。 目标读者： 统计学学习者： 无论是在校学生还是自学者，本书将帮助他们摆脱参数统计的局限，理解非参数统计的魅力，并掌握一种强大的通用推断工具。 科研工作者： 任何领域的研究者，当面对非标准分布、小样本或复杂统计量时，都能从本书中获得启发，找到进行严谨统计推断的新途径。 数据分析师与从业者： 希望提升数据分析能力，摆脱预设模型束缚，能够更灵活、更鲁棒地处理各种实际数据问题的人士。 对统计推断感兴趣的任何人士： 只要您对如何从数据中提取可靠信息、如何进行严谨的科学推理感兴趣，本书都能为您提供宝贵的视角。 六、结论：拥抱数据的真实，解锁推断的自由 《自助法：统计推断的非参数估计新视角》不仅仅是一本介绍统计方法的书，它是一种对传统统计思维的挑战，是对数据自由度的解放。它鼓励我们不再畏惧数据的“不完美”，而是学会利用数据自身的规律来理解和推断。通过掌握自助法这一强大的非参数估计工具，您将能够： 更自信地面对未知： 即使对数据的分布一无所知，也能进行可靠的统计推断。 更灵活地解决问题： 能够估计和推断各种复杂的统计量，而无需受制于模型的限制。 更深入地理解数据： 看到数据背后更深层次的变异性和不确定性，从而做出更明智的决策。 本书将带领您踏上一段探索统计推断新境界的旅程，让您在数据的海洋中，拥有更强大的导航能力，更自由地航行。它将帮助您认识到，统计推断并非只能在严苛的假设下进行，而存在着一种更宽广、更具包容性的方法论，等待您去发掘和应用。

评分☆☆☆☆☆

这本所谓的《自助法：一种统计推断的非参数估计法》，我读完之后，感觉像是一场漫长而又晦涩难懂的哲学思辨，而不是一本能指导实践的统计学教材。它仿佛沉浸在一种对“未知”的无尽追问之中，每一个概念的引入都伴随着大量的数学符号堆砌和理论上的绕圈子。我期待的是清晰的步骤、实用的案例，能让我快速掌握如何运用这种“自助法”去处理手头的实际数据问题，但这本书给我的感觉是，它更像是在建立一个宏伟的、几乎无法触及的理论堡垒。作者似乎对如何将这些复杂的思想转化为普通研究者可以理解和操作的工具不感兴趣，反而沉醉于证明每一步推导的严谨性，仿佛只要理论足够优雅，实际应用就自然水到渠成了。结果就是，当我合上书本，试图回忆起具体的实施流程时，脑海中只剩下一片模糊的概率密度函数和极限符号的海洋，真正有用的操作指南少之又少，读完后反而需要再去寻找其他更具操作性的资源来填补这个巨大的实践空白。这种对理论的过度沉溺，使得这本书的实用价值大打折扣，对于急需解决问题的用户来说，这无疑是一种煎熬。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的装帧和排版倒是挺“古典”的，厚重，文字紧凑，充满了学术研究的气息。我试图从中寻找那种令人耳目一新的视角，关于非参数估计的革命性突破，但是阅读过程却是一场漫长的“忍耐”。它对“自助法”的描述，与其说是介绍一种统计工具，不如说是在重述历史背景下，统计学家是如何一步步艰难地推导出这些结论的。大量的历史回顾和早期学者的争论占据了篇幅，这对于想直接掌握现代分析技术的读者来说，无疑是冗余的。我最希望看到的是对现代计算资源和软件实现的结合，比如如何用Python或R语言高效地实现这些方法，它们的计算复杂度如何，在超大数据集上的局限性在哪里。可惜，这些与时俱进的讨论几乎缺失，整本书仿佛被封存在了计算能力尚未普及的年代，显得力不从心，缺乏与当下数据科学实践的有效对接，读起来让人感觉仿佛在学习一门已经过时的古老技艺。

评分☆☆☆☆☆

如果将一本技术书籍比作一次探险，那么阅读《自助法：一种统计推断的非参数估计法》就像是跟着一位极其严谨但又不愿与你过多交流的向导，走进了迷宫的入口。这位向导为你指明了理论上的方向，确保你没有走错方向盘，但对于沿途可能遇到的陷阱、捷径、以及休息站（即实际应用技巧和常见误区），他选择保持沉默。全书的论述脉络清晰，逻辑严密，这毋庸置疑，对于精通高等数学的人来说，这可能是一场智力上的盛宴。但对于广大需要利用自助法来解决实际业务问题，或者刚接触统计推断的学生来说，这本书的门槛高得令人望而却步。它似乎刻意回避了那些“不那么完美”的现实问题，例如：当原始样本中存在异常值时，自助法的表现如何？如何设计一个能够抵御模型设限的自助程序？这些实战中的关键决策点，在这本书中却找不到清晰的指导，这使得它更像是一份纯理论的“参考资料”，而不是一本可以放在手边随时查阅的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《自助法：一种统计推断的非参数估计法》时，我原本以为会看到对当代数据科学中“重采样”技术的一次系统而深入的解析，毕竟书名听起来就充满了前沿性与工具性。然而，实际的阅读体验却是相当的“反直觉”。书中的论述更像是对统计学基本公理的一次漫长回顾，自助法的核心思想，那个看似简单实则威力无穷的“从样本中抽样以模拟总体”的概念，被包裹在层层叠叠的假设和冗长的数学证明之下，显得异常沉重。我希望能看到更多关于算法稳定性的讨论，不同重采样策略（如Bootstrapping、Jackknife）在面对不同类型数据（如时间序列、小样本）时的优劣对比和实际应用场景的深入剖析，但这些关键的实践洞察点大多是一笔带过或者需要读者自行从复杂的定理中去“挖掘”。这使得整本书读起来，更像是在研读一本奠基性的学术论文集，而不是一本面向应用者的技术手册。对于那些希望通过阅读来提升数据分析效率的读者而言，这本书更像是一份高深的哲学宣言，而不是一份实用的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格极其“学术化”，语言的密度令人发指。它很少使用直观的比喻或生动的案例来解释抽象的统计概念，而是倾向于使用精确到令人窒息的定义和符号逻辑。我读完某个章节后，不得不反复翻阅前面的定义和引理，才能勉强跟上作者的思路。最让我感到困惑的是，对于“非参数估计”这个主题，书中似乎过于侧重于证明“为什么可以这么做”，而不是细致地阐述“在什么情况下应该这么做，以及如果做错了会有什么后果”。统计推断的精髓在于权衡和选择，而这本书更像是一个逻辑闭环的展示，其内部的自洽性是毋庸置疑的，但其对外部世界复杂性的适应性讨论却显得苍白无力。我期望的是一个能教会我批判性思考的导师，而不是一个只展示完美推导过程的记录员，这导致我在阅读结束后，对现实数据中的“脏乱差”情况如何应对，仍然感到一片迷茫。

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好好好好好好好，内容通俗易懂

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