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☆☆☆☆☆

高惠璇 著

图书标签:

• 统计学
• 计算方法
• 数据分析
• 概率论
• R语言
• Python
• 数学
• 统计建模
• 机器学习
• 数据科学

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301028278

版次：1

商品编码：11442160

包装：平装

开本：32开

出版时间：1995-07-01

用纸：胶版纸

页数：410

字数：338000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计计算》系统介绍了统计计算的基本方法，对各种算法给出方法的统计原理、数值计算的步骤和计算实例，使读者掌握用统计方法解决具体问题的全过程。全书共分七章。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，无约束最优化方法以及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，理论与实际问题相结合，并配有适量的习题和上机实习题。

内页插图

目录

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

前言/序言

　　数理统计方法是以概率论为理论基础，通过样本来了解和推断总体统计特性的科学方法，内容极为丰富，随着计算机使用的日益广泛，为了更好地应用数理统计方法来解决实际问题，从事统计工作或实际工作的人们都很关心如何应用计算机来更快完成各种统计数据的分析处理工作，故而出现了“统计计算”（Statistical Computation）这个方向.统计计算是数理统计、计算数学和计算机科学三者的结合，它是一门综合性学科.
　　在科学研究和生产实际的各个领域中，普遍地存在着大量数据的分析处理工作.如何应用数理统计学中的回归分析、多元分析、时间序列分析等统计方法来解决实际问题，以及如何解决在应用中出现的计算问题，对实际工作者来说是极需解决的问题.本书的目的力求把统计思想、数值计算步骤及在计算机上的实现结合起来，使读者掌握用统计方法解决实际问题的全过程，
　　本书是作者在北京大学多年讲授“统计计算”课程的讲义基础上编写的.内容可分为两部分：第一部分（第一、二、三、五章及第七章的前半部分）是基本统计计算方法，包括数据处理、常用分布的分布函数和分位数的计算、随机数的产生和检验、常用的矩阵算法及无约束最优化方法.第二部分（第四、六章及第七章的后半部分）介绍应用最广泛的线性与非线性回归分析的各种算法、随机模拟方法及在各方面的应用，因此，本书包括了统计计算的基本内容，并在每章末配有适量的习题和上机实习题，以利于培养学生应用统计方法解决实际问题的能力，本书适用于数理统计、计算数学和应用数学等专业，课程学时为60～80学时的统计计算课程教材，编写此书的过程中，作者力求内容充实，阐述通俗易懂、深入浅出，并便于自学.本书对于从事统计、信息处理工作等领域的实际工作者也是一本很适用的参考书，

《数字探秘：量化思维的艺术与实践》 在这个信息爆炸的时代，数据如潮水般涌来，如何有效地驾驭这股洪流，从中提炼出有价值的洞见，是每个人都面临的挑战。从科学研究到商业决策，从社会治理到日常生活，量化思维已然渗透到各个角落，成为理解世界、解决问题的关键工具。《数字探秘：量化思维的艺术与实践》正是这样一本致力于引领读者深入探索量化思维世界的书籍，它并非直接教授统计学公式或模型，而是着眼于量化思维背后深刻的逻辑、严谨的思维方式以及在现实世界中应用这些思维方式的精妙之处。 本书的开篇，我们将从“何为量化思维”这一根本问题出发。它不是简单的数字堆砌，也不是对冰冷数据的机械处理，而是一种将模糊、复杂、定性的问题转化为可衡量、可分析、可解释的量化框架的能力。我们将通过一系列生动的案例，展示量化思维如何在日常生活中显露身形：从理解新闻报道中的统计数据，到评估一项投资的风险与回报，再到分析个人消费习惯背后的驱动因素，你会发现，量化思维无处不在，它如同透视世界的滤镜，让事物更加清晰。 接下来，我们将深入探讨量化思维的基石——逻辑与理性。本书将带领读者回顾和重温逻辑学的基本原则，例如归纳与演绎、因果关系与相关关系的区别。我们会分析常见的逻辑谬误，比如“幸存者偏差”、“相关不等于因果”等，并教授读者如何识别和规避这些误导性的思维陷阱。这部分内容并非枯燥的理论灌输，而是通过设计巧妙的思考题和辩论式的案例分析，激发读者的批判性思维，训练他们在面对信息时，能够剥离情绪化的表述，直击问题的本质，用理性作为判断的准绳。 随后，我们将聚焦于数据获取与解读的艺术。在量化思维的实践中，数据的质量至关重要。本书将探讨不同类型的数据来源，例如调查数据、实验数据、观测数据、公开数据集等，并分析它们各自的优缺点及潜在的偏差。我们将学习如何审慎地评估数据的可靠性、代表性和时效性。更重要的是，本书将强调数据解读的“情境感”。同一个数据，在不同的背景下，其意义可能截然不同。我们将通过大量真实世界的例子，例如经济指标的波动、医疗健康研究的结果、市场调研报告的分析等，教会读者如何结合实际情况，理解数据的深层含义，避免望文生义，做出片面的判断。 本书的另一个重要章节将聚焦于模型思维的构建与应用。现实世界并非总是可以直接观察的，很多时候我们需要借助模型来简化复杂性，理解事物之间的关系，并预测未来的趋势。这里的“模型”并非仅仅指复杂的数学公式，更是一种抽象、概括和可视化的思维方式。我们将从简单的比喻模型开始，例如“供需模型”如何解释市场价格的变化，到稍微复杂的统计模型，例如“回归分析”如何揭示变量之间的线性关系。本书将侧重于模型背后的思想：如何识别关键变量，如何假设变量之间的关系，如何评估模型的适用范围和局限性。我们将通过一系列互动式的练习，引导读者亲手构建简单的量化模型，从而体会模型思维的强大之处。 “不确定性与风险管理”是量化思维实践中不可回避的议题。任何预测和决策都无法做到百分之百的准确，因为世界充满了不确定性。本书将介绍一些基本的概率论概念，并非为了让读者成为概率统计专家，而是为了理解概率的含义，如何用概率来衡量不确定性，以及如何在不确定性面前做出更优的决策。我们将探讨“风险”的量化，如何评估不同选择带来的潜在收益和损失，以及如何通过分散化、设置止损点等策略来管理风险。通过对金融投资、保险定价、项目管理等领域的案例分析，读者将学习如何在不确定的环境中，运用量化思维来做出明智的、风险可控的选择。 此外，本书还将触及“数据可视化与沟通的技巧”。再好的量化分析，如果无法有效地传达给他人，其价值将大打折扣。本书将介绍数据可视化的基本原则，如何选择合适的图表类型来清晰地呈现数据，以及如何避免制作误导性的图表。我们将学习如何用简洁、准确的语言来解释复杂的量化结果，如何构建有说服力的数据驱动的论证，从而在工作和生活中更有效地沟通。 在本书的最后，我们将回归到“量化思维的伦理与责任”。随着量化能力的增强，我们肩负的责任也随之增加。本书将探讨在运用量化思维时可能遇到的伦理困境，例如数据隐私的保护、算法偏见的规避、以及如何避免因过度依赖量化而忽视了人性的复杂性和社会的多样性。我们鼓励读者在追求量化精确性的同时，保持人文关怀和道德底线。 《数字探秘：量化思维的艺术与实践》并非一本提供现成答案的工具书，而是一份邀请函，邀请读者踏上探索量化思维的旅程。它旨在培养读者一种独立思考、严谨分析、勇于质疑的能力，让读者在面对纷繁复杂的世界时，能够运用量化思维这把利器，拨开迷雾，洞察本质，做出更明智、更有效的决策。本书将通过丰富的案例、引人入胜的讲解和启发性的练习，帮助读者建立起一套属于自己的量化思维体系，从而在个人成长、职业发展乃至社会贡献等各个方面，都能游刃有余。它不仅仅是关于数字的探索，更是关于理性、逻辑和智慧的修炼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套习题部分，可以说是点睛之笔，完全配得上“精炼”二字。很多教材的习题要么过于简单，流于表面验证；要么又设置得天马行空，完全脱离了教材的核心内容，让人摸不着头脑。然而，此书的练习题设计得恰到好处，每一章节末尾的习题都紧密围绕着该章节的核心概念和方法论展开，并且难度梯度设置得非常合理。基础题帮助巩固概念，中等难度的题目则需要读者对不同方法进行灵活组合，而最后的几道挑战题，往往需要结合跨章节的知识点进行综合分析，这才是真正检验学习成果的试金石。我尝试做了几道最后的难题，虽然过程颇为曲折，但最终解题时的那种豁然开朗的感觉，是单纯听课或看视频无法替代的宝贵体验。

评分☆☆☆☆☆

在章节的组织结构上，这本书展现出了极强的系统性和前瞻性。它并非简单地罗列各种统计工具，而是构建了一个清晰的知识体系框架。从基础的概率论回顾，到描述性统计，再到推断性的参数估计，随后逐步过渡到模型构建与检验，最后还专门辟出章节讨论了现代计算方法在处理大数据集时的效率问题。这种结构安排的好处在于，读者可以清晰地看到不同统计学分支之间的内在联系，明白哪些是基石，哪些是延伸。尤其值得称赞的是，作者在介绍新的统计模型时，总是会先回顾为什么前一个模型无法有效解决某个特定类型的问题，这种“问题驱动”的叙事方式，让知识点的学习不再是孤立的记忆，而是为了解决实际挑战而进行的工具选择过程，逻辑性极强。

评分☆☆☆☆☆

我原本对这种偏向理论的教材抱持着一丝保留态度，但这本书的叙述方式彻底颠覆了我的固有印象。作者在讲解复杂算法时，并没有直接堆砌晦涩的数学符号，而是巧妙地将现实生活中的案例穿插其中进行类比和引申。比如，在阐述某种迭代优化方法的收敛性时，作者没有直接跳入复杂的收敛判据，而是通过一个关于市场资源分配的简化模型，生动地展示了“每走一步都比前一步更好”的直观感受。这种由浅入深、层层递进的讲解逻辑，极大地降低了初学者的入门门槛。即便是那些我先前感到无比头疼的矩阵分解概念，在作者的笔下也变得如同拼图一般清晰可辨，逻辑链条完整且严密，让人读完后不仅知其然，更能深入理解其所以然。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是视觉上的享受，封面那低饱和度的蓝色与精致的银色字体搭配，透露出一种沉稳又不失现代感的专业气息。翻开内页，纸张的质感非常出色，那种略带粗糙却又光滑的触感，让阅读成为一种享受，即便是长时间盯着密密麻麻的公式和图表，眼睛也不会感到特别疲劳。装订工艺也无可挑剔，书脊平整有力，即使完全摊开，书页也不会轻易松动脱落，这对于需要频繁查阅和做笔记的工具书来说至关重要。随书附带的学习资源清单和在线支持社区的指引也十分贴心，看得出出版社在细节上花费了大量心思，绝非那种粗制滥造的应付之作。整体而言，从拿到手的瞬间到翻阅的每一个接触点，都能感受到出版方对品质的坚持，这无疑为后续的学习体验奠定了极佳的物质基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本书的篇幅感到有些望而却步，厚厚的一本，生怕自己难以坚持读完。然而，当我真正沉浸其中后，才发现这种“厚度”恰恰源于其内容的深度和广度。它没有为了追求简洁而牺牲细节，对于每一个重要定理的证明，作者都提供了详尽的推导过程，没有使用大量的“显然”或“容易证明”来敷衍读者，这对于我这样力求扎实的学习者来说，是极大的福音。同时，书中引用了大量最新的研究成果作为案例背景，使得内容始终保持着与时俱进的状态，而不是停留在几十年前的经典理论中。阅读这本书的过程，更像是在跟随一位经验丰富、耐心细致的导师进行一次漫长而充实的学术漫游，每翻过一页，都觉得自己对学科的理解又深入了一层，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

市面上好像只能买到这一本统计计算方面的书

评分☆☆☆☆☆

价格还算可以。质量过得去。

评分☆☆☆☆☆

专业图书

评分☆☆☆☆☆

书还行吧，京东自营的，速度还挺快，头天买第二天就到了，加了点运费。比较优惠券不能和买书的数量叠加，本来打算买五本的，用上优惠券的，结果显示货物不足，结果我单个单个购买，发现其实有货

评分☆☆☆☆☆

上统计计算的课程，自己买来看看

评分☆☆☆☆☆

高老师的书写得非常不错啊。

评分☆☆☆☆☆

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高老师的书写得非常不错啊。

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