统计计算

出版者:北京大学出版社

作者:高惠璇

页数:410

出版时间:1995-7

价格:25.00元

isbn号码:9787301028278

具体描述

统计计算是数理统计、计算数学和计算机科学的交叉学科。《统计计算》系统地介绍了统计计算的基本方法，并给出各种算法的统计原理和数值计算的步骤，以及部分例子，使读者掌握用统计方法解决具体问题的全过程.

《统计计算》内容包括误差与数据处理、分布函数和分位数的计算、随机数的产生与检验、矩阵计算、无约束最优化方法、多元线性和非线性回归的算法及随机模拟方法等.各章内容丰富，并配有适量的习题和上机实习题.

《统计计算》可作为理工科院校概率统计、数学、应用数学、计算机科学等系大学生的教材，也可作为教师、研究生以及从事统计、信息处理工作的有关工程技术人员的参考书。

目录信息

第一章 误差与数据处理
1 误差
2 总体的数字特征
3 样本特征量及其计算
4 直方图——总体分布的估计和检验
5 正态性检验
6 数据的变换和校正
习题一
上机实习一
第二章 常用分布函数和分位数的计算
1 常用分布的分布函数及关系
2 分布函数的一般算法
2．1 积分的近似算法
2．2 函数逼近法
2．3 利用分布函数之间的关系
3 计算分位数的一般方法
3．1 方程求根的迭代算法
3．2 分位数的迭代算法
3．3 利用分布函数之间的关系
4 正态分布的分布函数和分位数的计算
……
第三章 随机数的产生与检验
第四章 随机模拟方法
第五章 统计计算中常用的矩阵算法
第六章 多元线性回归的计算方法
第七章 非线性回归分析及其算法
习题答案或提示
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

挺不错的教材。 适合学过编程的人看。 我在网上找到一个电子版的讲义 http://www.sunchangming.com/d/10985 没有买书的可以看这个。（北大某老师自己写了放出来的，不是盗版）

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用户评价

说实话，这本书的阅读体验更像是在啃一块硬骨头，但啃下来之后收获的满足感是其他轻量级读物无法比拟的。我尤其欣赏作者在介绍各种优化算法时，那种严谨又不失启发性的叙述方式。例如，在讲解最小二乘法的不同求解策略时，作者不仅罗列了正规方程组，还详细对比了梯度下降法和牛顿法的优缺点，并且非常直观地画出了它们在损失函数曲面上的收敛路径。我以前用R或者Python的库函数时，总觉得那些拟合结果是“理所当然”的，但读完这部分内容后，我开始能想象数据点是如何被一层层“剥离”出最佳拟合线的。对于我来说，最大的挑战在于一些涉及矩阵微分和特征值分解的部分，那段内容我反复看了三四遍，才勉强跟上思路。但正是这种挑战性，迫使我回顾了大学时学的线性代数知识，感觉像是完成了一次系统性的知识重构。这本书无疑是为那些不满足于“调包侠”身份的统计学习者量身定制的，它要求你成为一个能自己构建工具箱的工程师。

这本《统计计算》的书，拿到手的时候，我的第一感觉是厚重，那种扎实的纸张和精装的封面，就让人觉得这不是一本轻松的读物。我原本是想找一本能快速入门统计软件操作的指南，结果翻开这本书才发现，它更多的是在探讨背后的数学原理和算法实现。比如，它花了大篇幅讲解了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的推导过程，从理论基础到实际应用，每一个步骤都交代得清清楚楚。对于那些希望深入理解数据分析工具“为什么是这样工作”的人来说，这本书绝对是宝藏。我记得有一次，我在处理一个高维数据模型时遇到了收敛问题，查阅了好多论坛和博客都没找到清晰的解释，最后还是在这本书里找到了关于Gibbs采样的详细分析，结合书中的伪代码，我茅塞顿开。它不是那种教你点几下鼠标就能出结果的“速成手册”，而是需要你静下心来，一步步跟上作者的逻辑推演，去理解那些复杂的概率分布是如何通过迭代计算逼近真实解的。对于我这种偏爱理论深度的人来说，这本书极大地拓宽了我的视野，让我对“计算”在统计学中的核心地位有了更深刻的认识。

这本书的排版和结构设计，透露出一种老派的学术严谨性，但这有时候也成了我阅读时的小小障碍。字体选择上偏向于传统衬线体，虽然清晰，但对于长时间盯着屏幕阅读来说，眼睛还是有些疲劳。内容上，它似乎更侧重于经典的统计计算方法，对于近年来迅速兴起的深度学习中的反向传播（Backpropagation）算法，介绍得相对简略，更多的是将BP算法视为广义的链式法则应用，而非作为一个独立的计算范式来深入探讨。我本希望能在其中找到更多关于GPU加速、并行计算在现代大规模统计推断中应用的实例或探讨，但这本书的重点明显更偏向于如何在有限资源下，精确高效地求解那些经典的、通常是小到中等规模的数据集问题。它更像是一部统计计算领域的“武林秘籍”，传授的是内功心法，而不是最新的“外家功夫”。这使得它在面对当前大数据时代的实时性需求时，显得有些“高冷”和不够接地气。

这本《统计计算》的难度曲线非常陡峭，如果读者没有扎实的概率论和高等代数基础，初次接触可能会感到非常吃力。它不是一本适合新手入门的“敲门砖”，更像是一本为有志于从事统计方法研究或高级数据科学工作的人准备的“进阶指南”。我注意到，书中引用的参考文献都非常经典和权威，显示了作者在学术上的深厚积累。例如，在讨论贝叶斯方法中的参数估计时，对先验分布的选择敏感性分析部分，处理得非常细致，强调了在信息不足时，不同先验对最终后验分布的影响程度。这种对不确定性和模型假设的审慎态度，是很多快餐式教程中缺失的宝贵精神。总而言之，这是一本需要时间去“消化”的书籍，读完后，你不会立刻能写出炫酷的代码，但你的思维方式和对数据背后的统计过程的理解，会发生质的变化，变得更加沉稳和深入。

最让我印象深刻的是书中对模拟方法（Simulation Methods）的阐述。作者没有简单地停留在介绍蒙特卡洛积分这个概念上，而是深入挖掘了如何设计一个高质量的随机数生成器，以及如何评估模拟结果的有效性。特别是关于“重要性采样”（Importance Sampling）的章节，讲解得非常到位，它清晰地指出了传统蒙特卡洛方法在处理罕见事件或尾部分布估计时的局限性，并提供了一种理论上更优的替代方案。我在实际工作中遇到过一个金融风险评估问题，需要计算一个极低概率事件发生的频率，常规的直接模拟几乎得不到有效样本。当时我几乎黔驴技穷，后来翻阅这本书，才意识到这就是一个典型的需要“重要性采样”来解决的场景。书中的数学推导非常严密，让我能够根据自己的数据特性定制化地构建合适的提议分布。这本书的价值就在于，它能帮你从根本上理解问题，而不是仅仅提供一个现成的函数调用。

深度不够

一学期没找到的感觉，这两天找到了

一学期没找到的感觉，这两天找到了

说实在，很多算法里面的东西我都不懂。

公式真心超级超级多。。。