【书名】 《A PRACTICAL GUIDE TO HEAVY TAILS---Statistical Techniques and Applications》
【作者(编者)】Robert J. Adler (Editor),, Raisa E. Feldman(Editor), Murad S. Taqqu(Editor)
【出版社】Birkhauser，Boston Basel Berlin
【版本】1st version
【出版日期】1998
【文件格式】pdf
【文件大锌10.0 MB (10,575,260 字节)
【页数】550页
【ISBN出版号】0-8 176-3951-9 (alk. paper). -- ISBN 3-7643-3951-9 (Base1：alk. paper)
【资料类别】统计学教程
【市面定价】$87.00
【扫描版还是影印版】扫描版(非图片形式，文本可复制)
【是否缺页】完整
【关键词】 infinite variance series, subexponential dfs, stationary stable processes, New
York, Local Whittle, Applied Probability
【内容简介】bootstrap 方法等
【原创书评】
昨天从图书馆找到了，一口气翻完(只能说翻完，不能算读完)就决定扫描并复印，并决定将部分有兴趣读者们分享，回馈给论坛跟我一样爱读书特别是爱读好书的朋友们。
怎么评价该书呢？
首先给感兴趣但是不明白重尾的人稍稍解释何谓“重尾”(heavy tail)：重尾又被翻译作“胖尾” (fat tail),从直观而言，重尾现象是指波动性很强的一类随机现象，表现为急剧的变化，如股市的骤然升降波动等；从统计理论而言，常常用其对应的随机变量的方差为无穷大来刻画(或者有人直接依此作为重尾定义)；从概率分布的刻画而言，常常用其尾概率为幂尾刻画。等等等等，文献繁复，刻画和理解方式众多。。。。
而该书则是一个关于重尾理论(heavy tail, fat tail)的一个合集,是难得一见的重尾名家们的大论坛。 既有有应用统计学家的精彩事例，又有理论统计学家深入简出的推理和解释；既有高屋建瓴的综述，又有技术性很强的算法；最值得应用工作者和理论工作者弥足珍贵的是，该书各篇章既相互独立，自成一体，又能相互补充，互为呼应，并且各自都附带非常翔实的最新文献，方便有心人进一步挖掘和研究。
全书大概包括七个相对独立之主题(见目录)，我个人认真读过，并较为感兴趣的是其中四个：
第一部分是Application，我刚打开该书就是被该篇吸引，讲述重尾理论在“万维网”(World Wide Web)中的应用。本人不懂网络构造理论，但是该论文言简意赅，认为网络模型就是一个“client-server model”，其中文件量的分布规律是网络的一个基本特征。该文认为文件量应该是一个重尾分布，因为现代社会，海量信息，知识爆炸，其重要表现是客户机或者服务器上的网络文件快速递增。文章通过实证进一步指出，被传输的文件量很大程度上由网络上已有文件量决定，因而表现出相似的重尾现象。。。。。
第二部分关于重尾在时间序列中的应用和理论问题，没及细细品味，但是大家知道，在金融中常常会表现出重尾现象。例如：股市的急剧波动，其收益率(return rate)的数学建模都往往用“重尾模型”描述；
第三部分纯粹统计理论，重要讲重尾理论中的估计问题，包括估计量的相合性证明，收敛速度等等问题
第四部分是我个人比较感性趣的，主要是回归模型中，其随机误差为“重尾”情形，该情形问题很多，主要是如何做估计？估计量的渐进分布如何得？及其渐进分布表现较差是，如何改进？该篇章很好的回答了这些问题，特别是将bootstrap方法应用其中，非常精彩。
后边几部分，既有理论，又有应用，我还没来得及看，如果看完，再将评述写完，到此打祝望有心人觉得物有所值。




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[此贴子已经被作者于2009-2-10 1:45:07编辑过]