【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
【文件大小】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,到此打住。望有心人觉得物有所值。
下面的由各位学友跟贴提供,我找到并免费提供
[此贴子已经被作者于2009-2-10 1:45:07编辑过]