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计算统计包含求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
Coupled unbiased MCMC for estimating Shapley effects under dependent inputs
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Using RngStreams for Parallel Random Number Generation in C++ and R
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Mirror Likelihood for Modeling Manifold Data with Application on Correlation Time Series
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StablePCA: Distributionally Robust Learning of Shared Representations from Multi-Source Data
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Two-sample comparison through additive tree models for density ratios
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Second-order perturbation bounds for Gibbs samplers under strong spatial mixing
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Analytically Optimal Sample Allocations for Nested Multivariate Multifidelity Control Variate Estimators
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Unifying Sparse Estimation of Precision and Covariance Matrices
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Reliability Assessment of FRP-RC Columns Using AK-MCS with a Piecewise Two-Branch Approach
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Bayesian Generalized Network Autoregressive Model with Structured Shrinkage and Persistence Priors
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Derivative-Informed Dimension Reduction of Stochastic Differential Equations: A Path-Space Sensitivity Approach
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KAPPA: Checking the Proofs in Statistics Papers with Lean 4 and Language Model Agents
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SENECA: Small-Sample Discrete Entropy Estimation via Self-Consistent Missing Mass
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A knowledge-driven nonconvex square-root regularization framework for joint group sparsity and structured smoothness
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Entropy-Guided Greedy Heuristic for Minimal Differential Set Construction
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参考链接
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