統計計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

高惠璿 著

圖書標籤:

• 統計學
• 計算方法
• 數據分析
• 概率論
• R語言
• Python
• 數學
• 統計建模
• 機器學習
• 數據科學

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301028278

版次：1

商品編碼：11442160

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：1995-07-01

用紙：膠版紙

頁數：410

字數：338000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計計算》係統介紹瞭統計計算的基本方法，對各種算法給齣方法的統計原理、數值計算的步驟和計算實例，使讀者掌握用統計方法解決具體問題的全過程。全書共分七章。內容包括：誤差與數據處理，分布函數和分位數的計算，隨機數的産生與檢驗，矩陣計算，無約束最優化方法以及多元綫性和非綫性迴歸的算法及隨機模擬方法等。各章內容豐富，理論與實際問題相結閤，並配有適量的習題和上機實習題。

內頁插圖

目錄

第一章 誤差與數據處理
1 誤差
2 總體的數字特徵
3 樣本特徵量及其計算
4 直方圖——總體分布的估計和檢驗
5 正態性檢驗
6 數據的變換和校正
習題一
上機實習一

第二章 常用分布函數和分位數的計算
1 常用分布的分布函數及關係
2 分布函數的一般算法
2．1 積分的近似算法
2．2 函數逼近法
2．3 利用分布函數之間的關係

3 計算分位數的一般方法
3．1 方程求根的迭代算法
3．2 分位數的迭代算法
3．3 利用分布函數之間的關係

4 正態分布的分布函數和分位數的計算
……
第三章 隨機數的産生與檢驗
第四章 隨機模擬方法
第五章 統計計算中常用的矩陣算法
第六章 多元綫性迴歸的計算方法
第七章 非綫性迴歸分析及其算法
習題答案或提示
參考文獻

前言/序言

　　數理統計方法是以概率論為理論基礎，通過樣本來瞭解和推斷總體統計特性的科學方法，內容極為豐富，隨著計算機使用的日益廣泛，為瞭更好地應用數理統計方法來解決實際問題，從事統計工作或實際工作的人們都很關心如何應用計算機來更快完成各種統計數據的分析處理工作，故而齣現瞭“統計計算”（Statistical Computation）這個方嚮.統計計算是數理統計、計算數學和計算機科學三者的結閤，它是一門綜閤性學科.
　　在科學研究和生産實際的各個領域中，普遍地存在著大量數據的分析處理工作.如何應用數理統計學中的迴歸分析、多元分析、時間序列分析等統計方法來解決實際問題，以及如何解決在應用中齣現的計算問題，對實際工作者來說是極需解決的問題.本書的目的力求把統計思想、數值計算步驟及在計算機上的實現結閤起來，使讀者掌握用統計方法解決實際問題的全過程，
　　本書是作者在北京大學多年講授“統計計算”課程的講義基礎上編寫的.內容可分為兩部分：第一部分（第一、二、三、五章及第七章的前半部分）是基本統計計算方法，包括數據處理、常用分布的分布函數和分位數的計算、隨機數的産生和檢驗、常用的矩陣算法及無約束最優化方法.第二部分（第四、六章及第七章的後半部分）介紹應用最廣泛的綫性與非綫性迴歸分析的各種算法、隨機模擬方法及在各方麵的應用，因此，本書包括瞭統計計算的基本內容，並在每章末配有適量的習題和上機實習題，以利於培養學生應用統計方法解決實際問題的能力，本書適用於數理統計、計算數學和應用數學等專業，課程學時為60～80學時的統計計算課程教材，編寫此書的過程中，作者力求內容充實，闡述通俗易懂、深入淺齣，並便於自學.本書對於從事統計、信息處理工作等領域的實際工作者也是一本很適用的參考書，

《數字探秘：量化思維的藝術與實踐》 在這個信息爆炸的時代，數據如潮水般湧來，如何有效地駕馭這股洪流，從中提煉齣有價值的洞見，是每個人都麵臨的挑戰。從科學研究到商業決策，從社會治理到日常生活，量化思維已然滲透到各個角落，成為理解世界、解決問題的關鍵工具。《數字探秘：量化思維的藝術與實踐》正是這樣一本緻力於引領讀者深入探索量化思維世界的書籍，它並非直接教授統計學公式或模型，而是著眼於量化思維背後深刻的邏輯、嚴謹的思維方式以及在現實世界中應用這些思維方式的精妙之處。 本書的開篇，我們將從“何為量化思維”這一根本問題齣發。它不是簡單的數字堆砌，也不是對冰冷數據的機械處理，而是一種將模糊、復雜、定性的問題轉化為可衡量、可分析、可解釋的量化框架的能力。我們將通過一係列生動的案例，展示量化思維如何在日常生活中顯露身形：從理解新聞報道中的統計數據，到評估一項投資的風險與迴報，再到分析個人消費習慣背後的驅動因素，你會發現，量化思維無處不在，它如同透視世界的濾鏡，讓事物更加清晰。 接下來，我們將深入探討量化思維的基石——邏輯與理性。本書將帶領讀者迴顧和重溫邏輯學的基本原則，例如歸納與演繹、因果關係與相關關係的區彆。我們會分析常見的邏輯謬誤，比如“幸存者偏差”、“相關不等於因果”等，並教授讀者如何識彆和規避這些誤導性的思維陷阱。這部分內容並非枯燥的理論灌輸，而是通過設計巧妙的思考題和辯論式的案例分析，激發讀者的批判性思維，訓練他們在麵對信息時，能夠剝離情緒化的錶述，直擊問題的本質，用理性作為判斷的準繩。 隨後，我們將聚焦於數據獲取與解讀的藝術。在量化思維的實踐中，數據的質量至關重要。本書將探討不同類型的數據來源，例如調查數據、實驗數據、觀測數據、公開數據集等，並分析它們各自的優缺點及潛在的偏差。我們將學習如何審慎地評估數據的可靠性、代錶性和時效性。更重要的是，本書將強調數據解讀的“情境感”。同一個數據，在不同的背景下，其意義可能截然不同。我們將通過大量真實世界的例子，例如經濟指標的波動、醫療健康研究的結果、市場調研報告的分析等，教會讀者如何結閤實際情況，理解數據的深層含義，避免望文生義，做齣片麵的判斷。 本書的另一個重要章節將聚焦於模型思維的構建與應用。現實世界並非總是可以直接觀察的，很多時候我們需要藉助模型來簡化復雜性，理解事物之間的關係，並預測未來的趨勢。這裏的“模型”並非僅僅指復雜的數學公式，更是一種抽象、概括和可視化的思維方式。我們將從簡單的比喻模型開始，例如“供需模型”如何解釋市場價格的變化，到稍微復雜的統計模型，例如“迴歸分析”如何揭示變量之間的綫性關係。本書將側重於模型背後的思想：如何識彆關鍵變量，如何假設變量之間的關係，如何評估模型的適用範圍和局限性。我們將通過一係列互動式的練習，引導讀者親手構建簡單的量化模型，從而體會模型思維的強大之處。 “不確定性與風險管理”是量化思維實踐中不可迴避的議題。任何預測和決策都無法做到百分之百的準確，因為世界充滿瞭不確定性。本書將介紹一些基本的概率論概念，並非為瞭讓讀者成為概率統計專傢，而是為瞭理解概率的含義，如何用概率來衡量不確定性，以及如何在不確定性麵前做齣更優的決策。我們將探討“風險”的量化，如何評估不同選擇帶來的潛在收益和損失，以及如何通過分散化、設置止損點等策略來管理風險。通過對金融投資、保險定價、項目管理等領域的案例分析，讀者將學習如何在不確定的環境中，運用量化思維來做齣明智的、風險可控的選擇。 此外，本書還將觸及“數據可視化與溝通的技巧”。再好的量化分析，如果無法有效地傳達給他人，其價值將大打摺扣。本書將介紹數據可視化的基本原則，如何選擇閤適的圖錶類型來清晰地呈現數據，以及如何避免製作誤導性的圖錶。我們將學習如何用簡潔、準確的語言來解釋復雜的量化結果，如何構建有說服力的數據驅動的論證，從而在工作和生活中更有效地溝通。 在本書的最後，我們將迴歸到“量化思維的倫理與責任”。隨著量化能力的增強，我們肩負的責任也隨之增加。本書將探討在運用量化思維時可能遇到的倫理睏境，例如數據隱私的保護、算法偏見的規避、以及如何避免因過度依賴量化而忽視瞭人性的復雜性和社會的多樣性。我們鼓勵讀者在追求量化精確性的同時，保持人文關懷和道德底綫。 《數字探秘：量化思維的藝術與實踐》並非一本提供現成答案的工具書，而是一份邀請函，邀請讀者踏上探索量化思維的旅程。它旨在培養讀者一種獨立思考、嚴謹分析、勇於質疑的能力，讓讀者在麵對紛繁復雜的世界時，能夠運用量化思維這把利器，撥開迷霧，洞察本質，做齣更明智、更有效的決策。本書將通過豐富的案例、引人入勝的講解和啓發性的練習，幫助讀者建立起一套屬於自己的量化思維體係，從而在個人成長、職業發展乃至社會貢獻等各個方麵，都能遊刃有餘。它不僅僅是關於數字的探索，更是關於理性、邏輯和智慧的修煉。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套習題部分，可以說是點睛之筆，完全配得上“精煉”二字。很多教材的習題要麼過於簡單，流於錶麵驗證；要麼又設置得天馬行空，完全脫離瞭教材的核心內容，讓人摸不著頭腦。然而，此書的練習題設計得恰到好處，每一章節末尾的習題都緊密圍繞著該章節的核心概念和方法論展開，並且難度梯度設置得非常閤理。基礎題幫助鞏固概念，中等難度的題目則需要讀者對不同方法進行靈活組閤，而最後的幾道挑戰題，往往需要結閤跨章節的知識點進行綜閤分析，這纔是真正檢驗學習成果的試金石。我嘗試做瞭幾道最後的難題，雖然過程頗為麯摺，但最終解題時的那種豁然開朗的感覺，是單純聽課或看視頻無法替代的寶貴體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直是視覺上的享受，封麵那低飽和度的藍色與精緻的銀色字體搭配，透露齣一種沉穩又不失現代感的專業氣息。翻開內頁，紙張的質感非常齣色，那種略帶粗糙卻又光滑的觸感，讓閱讀成為一種享受，即便是長時間盯著密密麻麻的公式和圖錶，眼睛也不會感到特彆疲勞。裝訂工藝也無可挑剔，書脊平整有力，即使完全攤開，書頁也不會輕易鬆動脫落，這對於需要頻繁查閱和做筆記的工具書來說至關重要。隨書附帶的學習資源清單和在綫支持社區的指引也十分貼心，看得齣齣版社在細節上花費瞭大量心思，絕非那種粗製濫造的應付之作。整體而言，從拿到手的瞬間到翻閱的每一個接觸點，都能感受到齣版方對品質的堅持，這無疑為後續的學習體驗奠定瞭極佳的物質基礎。

評分☆☆☆☆☆

我原本對這種偏嚮理論的教材抱持著一絲保留態度，但這本書的敘述方式徹底顛覆瞭我的固有印象。作者在講解復雜算法時，並沒有直接堆砌晦澀的數學符號，而是巧妙地將現實生活中的案例穿插其中進行類比和引申。比如，在闡述某種迭代優化方法的收斂性時，作者沒有直接跳入復雜的收斂判據，而是通過一個關於市場資源分配的簡化模型，生動地展示瞭“每走一步都比前一步更好”的直觀感受。這種由淺入深、層層遞進的講解邏輯，極大地降低瞭初學者的入門門檻。即便是那些我先前感到無比頭疼的矩陣分解概念，在作者的筆下也變得如同拼圖一般清晰可辨，邏輯鏈條完整且嚴密，讓人讀完後不僅知其然，更能深入理解其所以然。

評分☆☆☆☆☆

在章節的組織結構上，這本書展現齣瞭極強的係統性和前瞻性。它並非簡單地羅列各種統計工具，而是構建瞭一個清晰的知識體係框架。從基礎的概率論迴顧，到描述性統計，再到推斷性的參數估計，隨後逐步過渡到模型構建與檢驗，最後還專門闢齣章節討論瞭現代計算方法在處理大數據集時的效率問題。這種結構安排的好處在於，讀者可以清晰地看到不同統計學分支之間的內在聯係，明白哪些是基石，哪些是延伸。尤其值得稱贊的是，作者在介紹新的統計模型時，總是會先迴顧為什麼前一個模型無法有效解決某個特定類型的問題，這種“問題驅動”的敘事方式，讓知識點的學習不再是孤立的記憶，而是為瞭解決實際挑戰而進行的工具選擇過程，邏輯性極強。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書的篇幅感到有些望而卻步，厚厚的一本，生怕自己難以堅持讀完。然而，當我真正沉浸其中後，纔發現這種“厚度”恰恰源於其內容的深度和廣度。它沒有為瞭追求簡潔而犧牲細節，對於每一個重要定理的證明，作者都提供瞭詳盡的推導過程，沒有使用大量的“顯然”或“容易證明”來敷衍讀者，這對於我這樣力求紮實的學習者來說，是極大的福音。同時，書中引用瞭大量最新的研究成果作為案例背景，使得內容始終保持著與時俱進的狀態，而不是停留在幾十年前的經典理論中。閱讀這本書的過程，更像是在跟隨一位經驗豐富、耐心細緻的導師進行一次漫長而充實的學術漫遊，每翻過一頁，都覺得自己對學科的理解又深入瞭一層，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

很經典的一本書

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

高老師的書寫得非常不錯啊。

評分☆☆☆☆☆

市麵上好像隻能買到這一本統計計算方麵的書

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，物流很快

評分☆☆☆☆☆

還行，角有點破瞭，其他還好，能用就行

評分☆☆☆☆☆

市麵上好像隻能買到這一本統計計算方麵的書

評分☆☆☆☆☆

學懂這個，對數學基礎要求好高

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好