Analisi numerica per statistici

Recensioni dei lettori

Analisi numerica per statistici di Kenneth Lange è un testo molto apprezzato che fornisce una copertura completa delle basi matematiche necessarie per la statistica numerica. Sebbene alcuni recensori lo abbiano giudicato eccessivamente matematico, il libro è apprezzato per la sua profondità e chiarezza nella spiegazione dei principali metodi di calcolo statistico. I lettori apprezzano la sua importanza sia per i corsi di laurea che come riferimento per i ricercatori statistici, ma notano che è necessario prestare molta attenzione nel selezionare l'edizione corretta per evitare confusione con le versioni precedenti.

Copertura completa dei concetti matematici essenziali per l'analisi statistica. Stile di scrittura accattivante che cattura i lettori. Inclusione di metodi statistici moderni come MCMC, ricampionamento e analisi degli autovalori. Adatto per corsi di laurea e come riferimento professionale. Molti ritengono che la seconda edizione sia notevolmente migliorata rispetto alla prima.

Alcuni lettori ritengono che il libro salti dettagli importanti e sia più un trattato matematico che una guida pratica agli algoritmi, richiedendo materiali supplementari per una comprensione completa. Problemi con l'acquisto della prima edizione invece della seconda su Kindle e preoccupazioni sul prezzo dell'ebook.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Numerical Analysis for Statisticians

Contenuto del libro:

Ogni progresso nell'architettura dei computer e nel software spinge gli statistici ad affrontare problemi numericamente più difficili. Per farlo in modo intelligente è necessaria una buona conoscenza dell'analisi numerica.

Questo libro prepara gli studenti a creare il proprio software e a comprendere i vantaggi e gli svantaggi dei diversi metodi numerici. Le questioni della stabilità numerica, dell'approssimazione accurata, della complessità computazionale e della modellazione matematica condividono le luci della ribalta in una panoramica ampia ma rigorosa delle parti dell'analisi numerica più importanti per gli statistici. In questa seconda edizione, il materiale sull'ottimizzazione è stato completamente riscritto.

C'è ora un intero capitolo sull'algoritmo MM, oltre a trattamenti più completi dell'ottimizzazione vincolata, dei metodi di penalità e di barriera e della selezione del modello tramite il lazo. C'è anche nuovo materiale sulla decomposizione di Cholesky, sull'ortogonalizzazione di Gram-Schmidt, sulla decomposizione QR, sulla decomposizione del valore singolare e sulla riproduzione degli spazi di Hilbert del kernel.

Le discussioni su bootstrap, test di permutazione, Monte Carlo indipendente e catene di Markov nascoste sono state aggiornate, mentre un nuovo capitolo su argomenti avanzati di MCMC introduce gli studenti ai campi casuali di Markov, all'MCMC a salto reversibile e all'analisi di convergenza nel campionamento di Gibbs. Analisi numerica per statistici può servire come testo di laurea per un corso di statistica computazionale. Con un'attenta selezione degli argomenti e un'adeguata integrazione, può essere utilizzato a livello universitario.

Contiene materiale sufficiente per un corso di laurea sulla teoria dell'ottimizzazione. Poiché molti capitoli sono quasi autoconclusivi, anche gli statistici professionisti troveranno il libro utile come riferimento.