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集约计算方法在统计推断和探索性数据分析中已得到广泛应用。计算统计学方法包括数据集的重新采样、分类及多重变换，其中可能利用随机生成的人工数据。这些方法的运用需要数值分析的高等技巧。因此，计算统计学和统计计算方法有着紧密的联系。本书阐述计算统计学的各种方法以及集约计算方法在密度估计、数据结构的确认及模型的建立等各方面的一些应用。尽管本书没有特别论述统计计算方法，但全面阐述了统计方法意义下的数据变换、函数近似及数据优化中的数值技巧。本书提供了习题，其中部分提供了解答。本书虽然假定读者熟悉概率论和统计学知识，但也复习了统计推断的基本方法，因此，本书很大程度上是自包含的。
本书可以作为教材或补充教材，用于高年级本科生或研究生的现代统计学课程，也可以作为使用集约计算方法的统计学家的参考书。
本书作者是George Mason大学计算统计系教授，美国统计协会及国际统计学学会会员，在ASA拥有多个国家级事务所；是ASA刊物的副主编，同时担任统计学和计算方面其他杂志的编辑；是《随机数生成，蒙特卡罗方法及数值线性代数在统计中的应用))一书的作者。

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• Preface
  I Methods of Computational Statistics
  Introduction to Part I
  1 Preliminaries
  2 Monte Carlo Methods for Statistical Inference
  3 Randomization and Data Partitioning
  4 Bootstrap Methods
  5 Tools for Identification of Structure in Data
  6 Estimation of Functions
  7 Graphical Methods in Computational Statistics
  II Exploring Data Density and Structure
  Introduction to Part II
  8 Estimation of Probability Density Functions Using Parametric Models
  9 Nonparametric Estimation of Probability Density Functions
  10 Structure in data
  11 Statistical Models of Dependencies
  Appendices
  A Monte Carlo Studies in Statistics
  B Software for Randon Number Generation
  C Notation and Definitions
  D Solutions and Hints for Selected Exercises
  Bibliography
  Author Index
  Subject Index