电子计算推动的统计推断革命：算法、证据与数据科学

《计算机时代的统计推断》一书引领读者穿越自20世纪50年代电子计算引入以来的数据分析革命。随着大数据、数据科学和机器学习等术语在科技与商业领域日益普及，这本书回顾了统计方法的广泛扩展，探讨了这些现代现象的起源和发展。 本书首先介绍了经典的统计推断理论，包括贝叶斯、频率主义和费希尔主义，为理解后续章节奠定了基础。每个章节都深入探讨了一系列关键主题，如生存分析、逻辑回归、经验贝叶斯、jackknife和bootstrap技术、随机森林、神经网络、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，以及模型选择后的推断等，展示了统计方法与算法的融合。作者布拉德利·埃弗龙和特伦斯·哈斯特利，作为世界领先的学者，以清晰易懂的方式阐述了这些理论和现代算法，让各领域数据工作者都能受益。 书中特别关注传统方法（如神经网络和随机森林）与当前流行算法的结合，强调了它们在处理海量数据中的作用。全书不仅涵盖了扎实的统计理论，还提供了实用的算法解释，帮助读者理解数据科学的本质和未来发展趋势。此外，它还包含了对统计学和数据科学未来方向的前瞻性思考，为读者描绘了一个充满可能性的数据分析新纪元。 《计算机时代的统计推断》不仅是对过去统计学进展的总结，也是对当前和未来数据分析技术的指南，是一部将理论与实践完美结合的杰作。通过阅读这本书，读者将能够更好地理解和应用现代统计学工具，应对现代社会中不断增长的数据挑战。