- 统计计算
- - 作者：编者:杨露|责编:宋怡璇
  - 出版社：中国统计
  - ISBN：9787523005903
  - 出版日期：2024/10/01
  - 页数：165
- 售价：14

内容大纲
    本书通过实际案例引导读者利用统计分析软件来解决实际问题，加深读者对概率知识的理解，提高对统计知识的应用能力，达到利用统计知识，结合R软件，解决实际问题的能力。
    本书系统地介绍了统计计算的基础知识、产生随机数的基本方法、蒙特卡洛积分、方差减少技术、统计实验和EM算法及应用等内容。书中的代码都是用R软件编写实现的。为了让读者能够顺利地阅读和学习本书，在第2章对R软件基础知识和语法做了简要介绍。
    本书可以作为高等院校统计学、数据科学和大数据技术相关专业本科生、研究生的“统计计算”课程教材，也可以作为相关研究人员学习统计计算方法的参考书。
作者介绍
目录
第1章  统计计算
  1.1  统计计算简史
  1.2  统计计算算法简介
  1.3  云计算、并行计算的优良性
    1.3.1  云计算
    1.3.2  并行计算
第2章  统计软件R语言基本操作及生成随机数
  2.1  R语言基本操作
    2.1.1  R语言及相关软件包的安装
    2.1.2  R语言基本命令操作
    2.1.3  R语言变量类型的定义、操作
    2.1.4  R数据的导入和存储
    2.1.5  R语言的画图操作
    2.1.6  R语言子函数的编写
  2.2  随机数的生成
    2.2.1  均匀分布随机数的生成
    2.2.2  非均匀分布随机数的生成
    2.2.3  生成随机数的R实现
  习题2
第3章  蒙特卡洛方法
  3.1  积分的模拟近似
    3.1.1  利用中心极限定理
    3.1.2  Hasting有理逼近抽样
    3.1.3  复合近似抽样法
    3.1.4  经验分布抽样法
  3.2  重要性抽样
  3.3  分层抽样
  3.4  EM算法、数据扩充算法
    3.4.1  EM算法的收敛性
    3.4.2  EM算法的应用
    3.4.3  EM算法的改进变种
  3.5  Bootstrap方法
    3.5.1  Bootstrap的基本原则
    3.5.2  非参数Bootstrap
    3.5.3  参数Bootstrap
    3.5.4  基于Bootstrap的回归分析
    3.5.5  Bootstrap偏差校正
    3.5.6  Bootstrap置信区间
  3.6  Metropolis-Hasting抽样
    3.6.1  MH抽样方法的合理性
    3.6.2  连续型分布的MH抽样
    3.6.3  随机游动MH算法
  3.7  逆跳MCMC
  3.8  Gibbs抽样
    3.8.1  系统扫描Gibbs抽样算法
    3.8.2  随机扫描Gibbs抽样算法
    3.8.3  Gibbs抽样的合理性
  习题3
第4章  优化方法
  4.1  最速下降法

  4.2  梯度下降法
  4.3  Newton法、拟牛顿法
    4.3.1  -Newton法
    4.3.2  拟牛顿法
  4.4  ADMM算法
  4.5  内点法
    4.5.1  原对偶内点法
    4.5.2  预测——校正内点法
    4.5.3  结合免疫算法的改进内点法
  习题4
第5章  云计算与分布式计算
  5.1  云计算的实施机制
    5.1.1  基本概念
    5.1.2  特殊云机制
    5.1.3  云管理机制
    5.1.4  云安全机制
  5.2  分布式计算与云计算
    5.2.1  分布式计算
    5.2.2  云计算
    5.2.3  分布式计算和云计算的区别与联系
  5.3  集群技术
    5.3.1  什么是集群技术
    5.3.2  集群的类型
    5.3.3  集群技术的优点
    5.3.4  集群技术的目的
  5.4  MPI、多线程
    5.4.1  MPI的定义
    5.4.2  MPI用户自定义操作MPI-Op-create
    5.4.3  多线程的定义
    5.4.4  多线程的优点
  5.5  MapReduce原理
    5.5.1  MapReduce简介
    5.5.2  MapReduce程序执行流程
    5.5.3  MapReduce工作原理
  习题5
第6章  随机模拟实验
  6.1  古典概率实验
    6.1.1  掷骰子实验
    6.1.2  抽样模型实验
    6.1.3  其他古典概型实验
  6.2  几何概型实验
  6.3  火炮设计实验
  6.4  几个初等随机系统实验
    6.4.1  圣彼得堡悖论
    6.4.2  电梯问题
    6.4.3  矿工选门问题
  6.5  大数定律实验
  6.6  中心极限定理实验
    6.6.1  中心极限定理演示实验
    6.6.2  利用中心极限定理估计概率

  6.7  赌博模型
  6.8  山羊与轿车选择实验
  6.9  报童策略问题
  习题6
参考文献

内容大纲

作者介绍

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