MM優化演算法與R實現 黃希芬 9787301355282 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：北京大學
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| *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：202406*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，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：MM優化演算法與R實現 ISBN：9787301355282 出版社：北京大學 著編譯者：黃希芬 頁數：320 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1686805 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書基於MM演算法原理和組裝分解技術系統地介紹了統計優化問題中MM演算法的構造方法及其性質特徵。本書具體包括緒論、凸性、MM演算法與組裝分解技術、單（多）元分佈參數估計的MM演算法等。本書的目的在於為讀者特別是統計工作者提供一套簡單、有效、可靠的優化工具構造方法，強調廣度而非深度，希望本書所介紹的演算法開發方法能夠為更多的實際問題而服務。 本書既適合高等院校數學、統計學、計算機科學、航空航天、電氣工程、運籌學專業的本科生和研究生閱讀，也適合作為相關技術人員的參考書。作者簡介 黃希芬，女，香港大學統計學博士，雲南師範大學碩士生導師。兼任中國現場統計研究會多元分析應用專業委員會理事、中國現場統計研究會統計交叉科學研究分會理事，雲南省應用統計學會理事。主要從事大數據統計建模、高維統計推斷、統計優化演算法和生存分析等方面的研究。在國內外期刊發表學術論文20餘篇。主持國家自然科學基金項目2項，省部級項目2項。曾獲雲南省社會科學獎三等獎，是全國科普教育基地、教育部首批「大思政課」實踐教學基地（教育部、科技部科學精神專題實踐教學基地）、中國數學會科普教育基地「西南聯大數學文化館」成員。目錄 第1章 緒論1 1 引言 1 2 極大似然估計 1 3 牛頓法 1 3 1 牛頓法與方程求根 1 3 2 牛頓法與最優化 1 4 牛頓-拉弗森演算法 1 5 擬牛頓法 1 6 費希爾得分演算法 1 7 EM演算法 1 7 1 EM演算法的迭代公式 1 7 2 EM演算法的上升性質 1 7 3 信息缺失準則和標準誤差 1 8 蒙特卡羅EM演算法 1 9 ECM演算法 1 10 EM梯度演算法 第2章 凸性 2 1 引言 2 2 凸集 2 3 凸函數 2 4 凸函數的性質 2 5 閉合函數 2 6 強制函數 2 7 距離函數 第3章 MM演算法與組裝分解技術 3 1 引言 3 2 MM演算法原理 3 3 不等式 3 3 1 Jensen不等式及其應用 3 3 2 支撐超平面不等式及其應用 3 3 3 算術-幾何均值不等式及其應用 3 3 4 Cauchy-Schwarz不等式及其應用 3 3 5 二次上界原理及其應用 3 4 組裝技術 3 5 分解技術 3 5 1 對數似然函數的分解 3 5 2 雙重極小化技術 第4章 單(多)元分佈參數估計的MM演算法 4 1 引言 4 2 零截斷的二項分佈 4 2 1 零截斷的二項分佈概述 4 2 2 基於LB函數族的第一個MM演算法 4 2 3 基於LEB函數族的第二個MM演算法 4 3 廣義泊松分佈 4 3 1 廣義泊松分佈概述 4 3 2 基於LG函數族的MM演算法 4 4 左截斷的正態分佈 4 4 1 左截斷的正態分佈概述 4 4 2 MM演算法的構造流程 4 5 高維泊松回歸模型與變數選擇 4 5 1 透射斷層掃描的泊松回歸模型 4 5 2 基於LGM函數族的MM演算法 4 5 3 高維泊松回歸模型的變數選擇 4 5 4 高維泊松回歸模型正則估計的MM演算法 4 6 多元泊松分佈 4 6 1 多元泊松分佈概述 4 6 2 基於LG函數族的MM演算法 4 7 I型多元零膨脹廣義泊松分佈 4 7 1 I型多元零膨脹廣義泊松分佈概述 4 7 2 基於LB和LG函數族的MM演算法 4 8 多元複合零膨脹廣義泊松分佈 4 8 1 多元複合零膨脹廣義泊松分佈概述 4 8 2 基於LB和LG函數族的MM演算法 附錄 第5章 混合模型的MM演算法 5 1 引言 5 2 混合分佈的一般化MM演算法 5 2 1 連續/離散混合分佈模型的一般化MM演算法 5 2 2 連續-離散混合分佈模型的一般化MM演算法 5 3 混合正態分佈 5 4 混合T分佈 5 5 混合伽瑪分佈 5 6 混合威布爾分佈 5 7 混合泊松分佈 5 8 混合幾何分佈 5 9 正態-泊松混合分佈 5 10 指數-泊松混合分佈 5 11 伽瑪-幾何混合分佈 5 12 伽瑪-泊松混合分佈 附錄 第6章 生存模型的半參數估計與MM演算法 6 1 引言 6 2 Cox模型 6 2 1 Cox模型與右刪失數據 6 2 2 Cox模型的輪廓MM演算法 6 2 3 Cox模型的非輪廓MM演算法 6 3 伽瑪脆弱模型 6 3 1 伽瑪脆弱模型與右刪失的集群失效時間數據 6 3 2 伽瑪脆弱模型的第一個輪廓MM演算法 6 3 3 伽瑪脆弱模型的第二個輪廓MM演算法 6 3 4 伽瑪脆弱模型的第三個輪廓MM演算法 6 4 脆弱模型 6 4 1 脆弱模型與右刪失的多元失效時間數據 6 4 2 一般化脆弱模型的非輪廓MM演算法 6 4 3 脆弱模型高維回歸向量的變數選擇 6 5 半競爭風險模型 6 5 1 半競爭風險模型概述 6 5 2 半競爭風險模型的輪廓MM演算法 6 6 比例優勢模型 6 6 1 比例優勢模型概述 6 6 2 比例優勢模型的輪廓MM演算法 6 6 3 比例優勢模型的非輪廓MM演算法 6 6 4 比例優勢模型高維回歸向量的變數選擇 6 7 混合比例優勢模型 6 7 1 混合比例優勢模型概述 6 7 2 混合比例優勢模型的輪廓MM演算法 6 7 3 混合比例優勢模型的非輪廓MM演算法 附錄 第7章 收斂性與加速演算法 7 1 引言 7 2 局部收斂性 7 3 全局收斂性 7 4 SUMMA條件 7 5 平滑演算法的加速 參考文獻 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PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
