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統計計算

  • 作者：編者:楊露|責編:宋怡璇
  • 出版社：中國統計
  • ISBN：9787523005903
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：165
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過實際案例引導讀者利用統計分析軟體來解決實際問題，加深讀者對概率知識的理解，提高對統計知識的應用能力，達到利用統計知識，結合R軟體，解決實際問題的能力。
    本書系統地介紹了統計計算的基礎知識、產生隨機數的基本方法、蒙特卡洛積分、方差減少技術、統計實驗和EM演算法及應用等內容。書中的代碼都是用R軟體編寫實現的。為了讓讀者能夠順利地閱讀和學習本書，在第2章對R軟體基礎知識和語法做了簡要介紹。
    本書可以作為高等院校統計學、數據科學和大數據技術相關專業本科生、研究生的「統計計算」課程教材，也可以作為相關研究人員學習統計計算方法的參考書。
作者介紹
編者:楊露|責編:宋怡璇
目錄
第1章  統計計算
  1.1  統計計算簡史
  1.2  統計計算演算法簡介
  1.3  雲計算、並行計算的優良性
    1.3.1  雲計算
    1.3.2  並行計算
第2章  統計軟體R語言基本操作及生成隨機數
  2.1  R語言基本操作
    2.1.1  R語言及相關軟體包的安裝
    2.1.2  R語言基本命令操作
    2.1.3  R語言變數類型的定義、操作
    2.1.4  R數據的導入和存儲
    2.1.5  R語言的畫圖操作
    2.1.6  R語言子函數的編寫
  2.2  隨機數的生成
    2.2.1  均勻分佈隨機數的生成
    2.2.2  非均勻分佈隨機數的生成
    2.2.3  生成隨機數的R實現
  習題2
第3章  蒙特卡洛方法
  3.1  積分的模擬近似
    3.1.1  利用中心極限定理
    3.1.2  Hasting有理逼近抽樣
    3.1.3  複合近似抽樣法
    3.1.4  經驗分佈抽樣法
  3.2  重要性抽樣
  3.3  分層抽樣
  3.4  EM演算法、數據擴充演算法
    3.4.1  EM演算法的收斂性
    3.4.2  EM演算法的應用
    3.4.3  EM演算法的改進變種
  3.5  Bootstrap方法
    3.5.1  Bootstrap的基本原則
    3.5.2  非參數Bootstrap
    3.5.3  參數Bootstrap
    3.5.4  基於Bootstrap的回歸分析
    3.5.5  Bootstrap偏差校正
    3.5.6  Bootstrap置信區間
  3.6  Metropolis-Hasting抽樣
    3.6.1  MH抽樣方法的合理性
    3.6.2  連續型分佈的MH抽樣
    3.6.3  隨機遊動MH演算法
  3.7  逆跳MCMC
  3.8  Gibbs抽樣
    3.8.1  系統掃描Gibbs抽樣演算法
    3.8.2  隨機掃描Gibbs抽樣演算法
    3.8.3  Gibbs抽樣的合理性
  習題3
第4章  優化方法
  4.1  最速下降法

  4.2  梯度下降法
  4.3  Newton法、擬牛頓法
    4.3.1  -Newton法
    4.3.2  擬牛頓法
  4.4  ADMM演算法
  4.5  內點法
    4.5.1  原對偶內點法
    4.5.2  預測——校正內點法
    4.5.3  結合免疫演算法的改進內點法
  習題4
第5章  雲計算與分散式計算
  5.1  雲計算的實施機制
    5.1.1  基本概念
    5.1.2  特殊雲機制
    5.1.3  雲管理機制
    5.1.4  雲安全機制
  5.2  分散式計算與雲計算
    5.2.1  分散式計算
    5.2.2  雲計算
    5.2.3  分散式計算和雲計算的區別與聯繫
  5.3  集群技術
    5.3.1  什麼是集群技術
    5.3.2  集群的類型
    5.3.3  集群技術的優點
    5.3.4  集群技術的目的
  5.4  MPI、多線程
    5.4.1  MPI的定義
    5.4.2  MPI用戶自定義操作MPI-Op-create
    5.4.3  多線程的定義
    5.4.4  多線程的優點
  5.5  MapReduce原理
    5.5.1  MapReduce簡介
    5.5.2  MapReduce程序執行流程
    5.5.3  MapReduce工作原理
  習題5
第6章  隨機模擬實驗
  6.1  古典概率實驗
    6.1.1  擲骰子實驗
    6.1.2  抽樣模型實驗
    6.1.3  其他古典概型實驗
  6.2  幾何概型實驗
  6.3  火炮設計實驗
  6.4  幾個初等隨機系統實驗
    6.4.1  聖彼得堡悖論
    6.4.2  電梯問題
    6.4.3  礦工選門問題
  6.5  大數定律實驗
  6.6  中心極限定理實驗
    6.6.1  中心極限定理演示實驗
    6.6.2  利用中心極限定理估計概率

  6.7  賭博模型
  6.8  山羊與轎車選擇實驗
  6.9  報童策略問題
  習題6
參考文獻

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