统计计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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。