272,779
次編輯
變更
统计计算
,创建页面，内容为“《'''统计计算'''》是高等教育出版社出版的图书，作者是李东风。 图书是人类用来记录一切成就的主要工具，也是人类…”
《'''统计计算'''》是高等教育出版社出版的图书，作者是李东风。
图书是[[人类]]用来记录一切成就的主要工具，也是人类交融感情、取得知识、传承经验的重要媒介<ref>[https://www.sohu.com/a/243383009_757863 “媒介”“媒体”“传媒”的区别]，搜狐，2018-07-26</ref>，对人类[[文明]]的开展贡献至钜。古今中外，人们对于图书总是给予最高的肯定与特别的关怀<ref>[https://www.doc88.com/p-018901182372.html 图书是人类用来纪录一切成就的主要工具]，道客巴巴，2012-02-03</ref>。
==内容简介==
该书讲述统计计算的基本概念和统计计算中最常用的算法，内容涵盖了误差、描述统计、随机数产生、随机模拟、逼近、插值、数值积分与数值微分、[[矩阵]]计算、最优化与方程求根等各个方面。该书的讲解比较系统，提供了大量的例题和习题，使用应用广泛的R语言进行算法描述与编程，可以用作统计学专业本科生“统计计算”课程的教材，也可以作为统计学以及其他专业的本科生、研究生和研究人员关于统计计算算法的参考书。
==目录==
前辅文
第一章 绪论
1.1 介绍
1.1.1 统计计算的范畴
1.1.2 算法和计算机语言
1.1.3 内容概述
1.2 R[[软件]]基础
1.2.1 向量
1.2.2 向量运算
1.2.3 矩阵
1.2.4 分支和循环
1.2.5 函数
1.3 误差
1.3.1 误差的种类
1.3.2 数值计算误差
1.3.3 随机误差的度量
1.3.4 问题的适定性与算法稳定性
1.4 描述统计量
1.4.1 总体和样本
1.4.2 样本的描述统计量
1.5 统计图形
1.5.1 直方图
1.5.2 核密度估计
1.5.3 盒形图
1.5.4 茎叶图
1.5.5 正态QQ图和正态概率图
1.5.6 散点图和曲线图
1.5.7 三维图
[[习题]]一
第二章 随机数
2.1 均匀分布随机数的产生
2.1.1 线性同余发生器(LCG)
2.1.2 FSR发生器*
2.1.3 组合发生器法
2.1.4 随机数的检验*
2.2 非均匀分布随机数的产生
2.2.1 逆变换法
2.2.2 离散型随机数
2.2.3 用变换方法生成连续型分布的随机数
2.2.4 舍选法
2.2.5 复合法
2.3 随机向量和随机过程的生成
2.3.1 条件分布法
2.3.2 多元正态分布模拟
2.3.3 用copula描述多元分布*
2.3.4 Poisson过程模拟*
2.3.5 平稳时间序列模拟*
习题二
第三章 随机模拟
3.1 概述
3.2 随机模拟积分
3.2.1 随机投点法
3.2.2 平均值法
3.2.3 高维定积分
3.2.4 重要抽样法
3.2.5 分层抽样法
3.3 方差缩减方法
3.3.1 控制变量法
3.3.2 对立变量法
3.3.3 条件期望法
3.3.4 随机数复用
3.4 随机服务系统模拟*
3.5 统计研究与随机模拟
3.6 Bootstrap方法*
3.6.1 标准误差
3.6.2 Bootstrap方法的引入
3.6.3 Bootstrap偏差校正
3.6.4 Bootstrap置信区间
3.7 MCMC
3.7.1 Markov链和MCMC介绍
3.7.2 Metropolis-Hasting抽样
3.7.3 Gibbs抽样
3.7.4 MCMC计算软件*
3.8 序贯重要抽样*
3.8.1 非线性滤波平滑
3.8.2 再抽样
习题三
第四章 近似计算
4.1 函数逼近*
4.1.1 多项式逼近
4.1.2 连分式逼近
4.1.3 逼近技巧
4.2 插值
4.2.1 多项式插值
4.2.2 样条插值介绍
4.3 数值积分和数值微分
4.3.1 数值积分的用途
4.3.2 一维数值积分
4.3.3 多维数值积分
4.3.4 数值微分
习题四
第五章 矩阵计算
5.1 介绍
5.2 线性方程组求解
5.2.1 三角形线性方程组求解
5.2.2 Gauss消元法和LU分解
5.2.3 Cholesky分解
5.2.4 线性方程组求解的稳定性
5.3 线性方程组的特殊解法*
5.3.1 带状矩阵
5.3.2 Toeplitz矩阵
5.3.3 稀疏系数矩阵方程组求解
5.3.4 用迭代法求解线性方程组
5.4 QR分解
5.4.1 Gram-Schmidt正交化方法
5.4.2 Householder变换*
5.4.3 Givens变换*
5.5 特征值、奇异值
......
==参考文献==
[[Category:040 類書總論；百科全書總論]]
图书是[[人类]]用来记录一切成就的主要工具，也是人类交融感情、取得知识、传承经验的重要媒介<ref>[https://www.sohu.com/a/243383009_757863 “媒介”“媒体”“传媒”的区别]，搜狐，2018-07-26</ref>，对人类[[文明]]的开展贡献至钜。古今中外，人们对于图书总是给予最高的肯定与特别的关怀<ref>[https://www.doc88.com/p-018901182372.html 图书是人类用来纪录一切成就的主要工具]，道客巴巴，2012-02-03</ref>。
==内容简介==
该书讲述统计计算的基本概念和统计计算中最常用的算法，内容涵盖了误差、描述统计、随机数产生、随机模拟、逼近、插值、数值积分与数值微分、[[矩阵]]计算、最优化与方程求根等各个方面。该书的讲解比较系统，提供了大量的例题和习题，使用应用广泛的R语言进行算法描述与编程，可以用作统计学专业本科生“统计计算”课程的教材，也可以作为统计学以及其他专业的本科生、研究生和研究人员关于统计计算算法的参考书。
==目录==
前辅文
第一章 绪论
1.1 介绍
1.1.1 统计计算的范畴
1.1.2 算法和计算机语言
1.1.3 内容概述
1.2 R[[软件]]基础
1.2.1 向量
1.2.2 向量运算
1.2.3 矩阵
1.2.4 分支和循环
1.2.5 函数
1.3 误差
1.3.1 误差的种类
1.3.2 数值计算误差
1.3.3 随机误差的度量
1.3.4 问题的适定性与算法稳定性
1.4 描述统计量
1.4.1 总体和样本
1.4.2 样本的描述统计量
1.5 统计图形
1.5.1 直方图
1.5.2 核密度估计
1.5.3 盒形图
1.5.4 茎叶图
1.5.5 正态QQ图和正态概率图
1.5.6 散点图和曲线图
1.5.7 三维图
[[习题]]一
第二章 随机数
2.1 均匀分布随机数的产生
2.1.1 线性同余发生器(LCG)
2.1.2 FSR发生器*
2.1.3 组合发生器法
2.1.4 随机数的检验*
2.2 非均匀分布随机数的产生
2.2.1 逆变换法
2.2.2 离散型随机数
2.2.3 用变换方法生成连续型分布的随机数
2.2.4 舍选法
2.2.5 复合法
2.3 随机向量和随机过程的生成
2.3.1 条件分布法
2.3.2 多元正态分布模拟
2.3.3 用copula描述多元分布*
2.3.4 Poisson过程模拟*
2.3.5 平稳时间序列模拟*
习题二
第三章 随机模拟
3.1 概述
3.2 随机模拟积分
3.2.1 随机投点法
3.2.2 平均值法
3.2.3 高维定积分
3.2.4 重要抽样法
3.2.5 分层抽样法
3.3 方差缩减方法
3.3.1 控制变量法
3.3.2 对立变量法
3.3.3 条件期望法
3.3.4 随机数复用
3.4 随机服务系统模拟*
3.5 统计研究与随机模拟
3.6 Bootstrap方法*
3.6.1 标准误差
3.6.2 Bootstrap方法的引入
3.6.3 Bootstrap偏差校正
3.6.4 Bootstrap置信区间
3.7 MCMC
3.7.1 Markov链和MCMC介绍
3.7.2 Metropolis-Hasting抽样
3.7.3 Gibbs抽样
3.7.4 MCMC计算软件*
3.8 序贯重要抽样*
3.8.1 非线性滤波平滑
3.8.2 再抽样
习题三
第四章 近似计算
4.1 函数逼近*
4.1.1 多项式逼近
4.1.2 连分式逼近
4.1.3 逼近技巧
4.2 插值
4.2.1 多项式插值
4.2.2 样条插值介绍
4.3 数值积分和数值微分
4.3.1 数值积分的用途
4.3.2 一维数值积分
4.3.3 多维数值积分
4.3.4 数值微分
习题四
第五章 矩阵计算
5.1 介绍
5.2 线性方程组求解
5.2.1 三角形线性方程组求解
5.2.2 Gauss消元法和LU分解
5.2.3 Cholesky分解
5.2.4 线性方程组求解的稳定性
5.3 线性方程组的特殊解法*
5.3.1 带状矩阵
5.3.2 Toeplitz矩阵
5.3.3 稀疏系数矩阵方程组求解
5.3.4 用迭代法求解线性方程组
5.4 QR分解
5.4.1 Gram-Schmidt正交化方法
5.4.2 Householder变换*
5.4.3 Givens变换*
5.5 特征值、奇异值
......
==参考文献==
[[Category:040 類書總論；百科全書總論]]