高維數據的假設檢驗和變量篩選 (已絕版-下訂前請先聯絡) 陳永帥 9787523001240 【台灣高等教育出版社】

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202305*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：高維數據的假設檢驗和變量篩選 (已絕版-下訂前請先聯絡)
ISBN：9787523001240
出版社：中國統計
著編譯者：陳永帥
叢書名：統計前沿系列叢書
頁數：126
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1525893
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介
《高維數據的假設檢驗和變數篩選》所研究的內容主要分為四章，結構安排如下：第一章，回顧了書中所做工作的研究背景，並就其創新點做了總結歸納。第二章，針對高維獨立性檢驗問題，提出了新的檢驗統計量，並研究了該統計量在原假設和局部備擇假設下的理論性質，最後用數值模擬和實際數據分析來驗證所提方法的有效性。第三章，針對高維相關性檢驗，提出了U統計量作為檢驗統計量，同時提出了增強功效的方法。同樣的，統計量的理論性質在原假設和備擇假設下進行了研究，得出了檢驗統計量的漸近分佈是正態分佈。第四章，針對可加模型下的超高維數據的變數篩選問題，提出了基於RVC的非參數特徵篩選方法，並研究了相應的理論性質：確定篩選性質，誤選率性質以及秩相合性質。為了避免篩選進來與重要變數高度相關的不重要變數，還提出了迭代的非參數獨立篩選方法。

作者簡介
陳永帥，男，首都經濟貿易大學統計學院數理統計系講師。目前主要從事高維數據的假設檢驗方面的研究工作。

目錄

前言/序言
隨著計算機技術和生物技術的發展，高維數據乃至超高維數據成為了常見類型的數據，例如微列陣數據、基因數據和生物醫學影像數據。這種類型數據的特徵就是維數和樣本量相當大小，或者是維數遠遠大於樣本量。由於經典的統計方法研究的前提是維數固定，同時樣本量是發散的。因而高維數據對傳統統計方法同時造成了三方面的挑戰：計算便利性、統計準確性和演算法穩定性（Fan等（2009））。這就是人們常說的「維數詛咒」。
為了克服高維數據帶給經典統計方法的上述三方面的挑戰，本書在假設檢驗和變數篩選這兩方面做了如下工作：第一，針對高維假設檢驗問題，給出了經典的距離相關檢驗方法（DC）在高維情形不起作用的原因，尤其是在稀疏情形下。然後給出了相應的解決方法，即在考慮兩個向量之間的距離相關的前提下，還要考慮邊際距離相關的影響。這樣就能避免「維數詛咒」，從而提高高維數據的檢驗功效。第二，針對超高維數據的變數篩選問題，本書提出了新的非參數變數篩選方法。為了提高篩選效果，還給出了迭代的篩選方法。相應的Oracle性質從理論上保證了所提方法的有效性。
基於此，本書所研究的內容主要分為四章，結構安排如下：第一章，回顧了本書中所做工作的研究背景，並就其創新點做了總結歸納。第二章，針對高維獨立性檢驗問題，提出了新的檢驗統計量，並研究了該統計量在原假設和局部備擇假設下的理論性質，最後用數值模擬和實際數據分析來驗證所提方法的有效性。第三章，針對高維相關性檢驗，提出了U統計量作為檢驗統計量，同時提出了增強功效的方法。同樣的，統計量的理論性質在原假設和備擇假設下進行了研究，得出了檢驗統計量的漸近分佈是正態分佈。第四章，針對可加模型下的超高維數據的變數篩選問題，提出了基於RVC的非參數特徵篩選方法，並研究了相應的理論性質：確定篩選性質，誤選率性質以及秩相合性質。為了避免篩選進來與重要變數高度相關的不重要變數，還提出了迭代的非參數獨立篩選方法。
本書得以成功出版，首先感謝首都經濟貿易大學統計學院領導的大力支持，同時感謝校科研啟動基金（基金號00592254417073）的支持。
由於作者水平有限，書中難免存在疏漏與不足之處，懇請專家和廣大讀者給予批評指正。
詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。