Infinitely divisible(无穷可分)分享 http://blog.sciencenet.cn/u/a3141592653589 概率与数理统计,随机过程,金融数学,精算,大数据,机器学习,高维统计,金融统计,数学建模,学术资讯,书单

博文

Stein-Chen方法及专著和教材

已有 8393 次阅读 2014-7-14 20:45 |系统分类:科研笔记


Stein-Chen方法是研究分布近似的工具,它起始于Stein(1970)研究正态近似使用的数学期望结合Stein方程的技巧。Chen(1975)把这种方法用在Poisson分布近似中。


Chen(1975)把这种方法用在Poisson分布近似中,得到更加精细的结果,如下


这种方法被后人称为Stein-Chen方法。

   

分布近似在概率论与数理统计中是一个重要的分支,它在统计学科研和实践中都是很重要的工具。Stein方法是一种很有用的可用于分布近似的方法。Stein方法起始于1970年Charles Stein的一篇关于研究正态近似使用的数学期望结合Stein方程的技巧。1975年,Louise H.Y Chen(华人 陈晓云,Stein的博士生)将Stein方法应用于泊松近似中,故这种方法被后人称为Stein-Chen方法。Stein方法可用于考察随机变量的极限性质,它不仅能在证明收敛性时发挥作用,还能给出所考察的随机变量的分布函数与其近似分布(如这种方法也可以用来证明Lindeberg-Feller中心极限定理及其推广,Berry-Essen不等式及其更准确的界)之间的某个概率距离的精确上界。Stein-Chen经过多年的发展,取得了较好的理论研究和实践成果。在随后的四十年中, Stein方法陆续被拓展到了更多的分布近似领域,如多项分布近似,伽玛分布近似,几何分布近似等,还有相关的随机过程逼近。最近的Stein方法在高深随机变分中得到应用。

Charles Stein 是最具独创性思想的统计学者之一,他对数理统计的发展做出了巨大贡献。芬兰统计学家 Gustav Elfving 曾和BradleyEfron(Bootstrap 方法创立者) 开玩笑说:“当我遇见Dobb(鞅理论开创者)后,我不明白为什么还有人研究概率;而当我遇见Stein 后,我则不知道为什么还有人研究数理统计学。在理论创新方面,Stein 最为自豪的成就是Stein 方法。Stein 方法是一种可用于分布近似的实用方法,它在证明收敛性时非常方便,还能得到所考察分布函数与近似分布(如标准正态分布)之间距离的精确上界。有人曾问Stein, 是什么引导他开创这一方法的,Stein 回忆,在斯坦福课堂上讲解组合中心极限定理时,他感觉课本上的证明没有启发性,于是自己动手在课堂讲义上写出了Stein 方法的雏形。Stein 后来还总结道,教学是研究创新的重要源泉。例如,著名的经验似然方法计算斯坦福教授Art Owen在上课的时候突然想到的。


下面是一些相关的参考书

Book list of Stein-Chen method(Approximate computation of expectations)

Stein, Approximate computation of expectations. 1986 (被引用次数:413)
Barbour,Poisson approximation..1992 (
被引用次数:938)
Ross , Stochastic Processes.1995 ((
被引用次数:63  Chapter 10)
Diaconis,Stein's Method: Expository Lectures and Applications,2004 (
被引用次数:21)
Barbour,An Introduction to Stein's Method. Lecture Notes Series, 2005 (
被引用次数:91)

Chen,Barbour, Stein's Method and Applications,2005(本书是国立新加坡大学数学科学研究所的系列出版物中的第5卷,主题是概率论中Stein方法及其应用。Stein方法源于30多年前Charles Stein引进的正态近似技术,经过几十年的改进和发展,被广泛应用于许多研究领域,在理论和应用两方面均有许多前沿性课题。2003年8月新加坡大学举办了一个关于Stein方法的系列讲座,许多该领域优秀学者应邀作了学术报告,涉及理论和应用的各个方面,特别具有综述性和交叉性。本书汇集了这些报告,计16篇。部分作者和论文如下:

(1)L.Goldstein等“一维和高维零偏倚及应用”; (2)O.Chryssaphinou等“出现属性的Poisson极限定理”;(3)M.D.Penrose等“几何概率中的正态近似”; (4)v.Rota “Stein方法:边缘展开及Barbonr公式”;(5)T.Erhardsson “Stein方法:Markov更新点过程及强无记忆时间”; (6)F.G6tze等“具有鞅结构的随机矩阵的谱的极限定理”;(7)E.P.Hsu“通过分部积分刻画流形上的Brown运动”;(8)A.D.Barbour及L.H.Y.Chen“矩阵相关统计的转换分布”; (9)L.Devroye“Stein方法对随机二元搜索树的分析的应用”。)

Ross, A second course in probability.2007 (被引用次数:36  Chapter 2)
概率论教程 第2版 缪柏其,胡太忠 有1节讲了正态逼近
Lange,Applied probability 2ed., 2010 (被引用次数:81 Chapter 14)
Chen,Normal approximation by Stein's method. 2011 (
被引用次数:80)
Nathan Forrest Ross ,Exchangeable pairs in Stein's method of distributional approximation.2011
Barbour,Probability Approximations and Beyond,2012
Nourdin, Normal approximations with malliavin calculus: from stein's method to universality,2012 (
被引用次数:79 )
Santosh S. Venkatesh The Theory of Probability: Explorations and Applications,2012 有1节讲Stein方法的正态逼近,有一章讲Stein方法讲Poisson逼近。
Torgny Lindvall,Lectures on the Coupling Method 2012



https://blog.sciencenet.cn/blog-752541-811650.html

上一篇:Lecture Notes for 2014 ECNU Summer School on Statistics
下一篇:概率数论简介及其相关专著和教材( Probabilistic Number Theory)
收藏 IP: 119.97.202.*| 热度|

1 Vetaren11

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-5-6 14:11

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部