數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計計算（數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書）
定 價：39 元
叢書名：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
- 作者：許王莉 朱利平
- 出版時間：2022/2/1
- ISBN：9787300302386
- 出 版 社：中國人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類：C8
- 頁碼：144
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：16
本書是現(xiàn)代統(tǒng)計計算教材，內(nèi)容從初等入門到現(xiàn)代前沿，包括非均勻離散和連續(xù)變量隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生、參數(shù)估計數(shù)值計算、假設(shè)檢驗數(shù)值計算、減少方差的統(tǒng)計方法、重抽樣方法、EM算法以及MCMC方法等，共計8章。本書配有大量的例題以及R程序?qū)崿F(xiàn)算法，方便學(xué)習(xí)。
本書可作為高等院校統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等專業(yè)的本科生課程的教材，也可作為其他相關(guān)專業(yè)研究生教材的參考書，對廣大從事與統(tǒng)計計算相關(guān)工作的實際工作者也極具參考價值。
許王莉，中國人民大學(xué)明理書院副院長，統(tǒng)計學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師， 近年來一直從事模型擬合優(yōu)度檢驗，高維數(shù)據(jù)分析，隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)，抽樣數(shù)據(jù)分析等方面的統(tǒng)計推斷研究。先后主持了4項國家自然科學(xué)基金，以及教育部人文社會科學(xué)重點研究基地重大項目，北京市自然科學(xué)基金重點項目和教育部人文社科基金等多項科研課題, 在統(tǒng)計學(xué)國際一流期刊（包括頂級期刊）發(fā)表論文70余篇，并在科學(xué)出版社合作出版《非參數(shù)蒙特卡洛檢驗及其應(yīng)用》和單著《缺失數(shù)據(jù)的模型檢驗及其應(yīng)用》。
朱利平，中國人民大學(xué)“杰出學(xué)者”特聘教授，統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院副院長，國家重大人才工程入選者。朱利平教授長期從事復(fù)雜（高維和非線性相依）數(shù)據(jù)分析理論、方法和算法研究工作，多篇論文入選ESI高被引論文。先后受邀擔(dān)任國際統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)期刊《The Annals of Statistics》以及重要學(xué)術(shù)期刊《Statistica Sinica》、《Journal of Multivariate Analysis》、《Statistics and Its Interface》、《Statistical Analysis and Data Mining》等9個刊物的Associate Editor（編委），以及中國現(xiàn)場統(tǒng)計學(xué)會生存分析分會、高維數(shù)據(jù)分析學(xué)會的副理事長等職務(wù)。
第1章 一維非均勻隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
1.1常用連續(xù)非均勻隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
1.1.1逆變換抽樣法
1.1.2舍選抽樣法
1.1.3變換抽樣法
1.1.4復(fù)合抽樣法
1.1.5近似抽樣法
1.2離散分布隨機(jī)數(shù)的抽樣法
1.2.1逆變換法
第2章 隨機(jī)向量隨機(jī)數(shù)的抽樣法
2.1連續(xù)隨機(jī)向量隨機(jī)數(shù)的抽樣法
2.1.1變換抽樣法
2.1.2條件分布法
2.1.3舍選抽樣法
2.2離散隨機(jī)向量隨機(jī)數(shù)的抽樣法
2.2.1條件分布法
第3章 參數(shù)估計數(shù)值計算
3.1點估計數(shù)值計算
3.2置信區(qū)間估計數(shù)值計算
3.2.1單總體置信區(qū)間估計
3.2.2兩總體置信區(qū)間估計
第4章 假設(shè)檢驗數(shù)值計算
4.1參數(shù)檢驗數(shù)值計算
4.2單樣本的擬合優(yōu)度檢驗
4.2.1總體分布的卡方檢驗
4.2.2單樣本 K-S檢驗
4.2.3變量值隨機(jī)性檢驗
4.3兩樣本的非參數(shù)檢驗
4.3.1兩樣本的曼 –惠特尼 U檢驗
4.3.2兩樣本的 K-S檢驗
4.3.3兩樣本的游程檢驗
4.4獨立性檢驗
4.4.1列聯(lián)分析檢驗
4.4.2相關(guān)系數(shù)檢驗
第5章 降低方差的統(tǒng)計方法
5.1估計定積分的例子
5.1.1隨機(jī)投點法
5.1.2平均值估計法
5.2對偶變量的應(yīng)用
5.3控制變量法的應(yīng)用
5.4條件期望法
5.5重要抽樣法
5.6分層抽樣法
5.7隨機(jī)數(shù)重復(fù)使用
第6章 重抽樣方法
6.1 Bootstrap估計的思想
6.1.1偏差的自助估計
6.1.2估計量標(biāo)準(zhǔn)差的 Bootstrap估計
6.2 基于 Jackknife法的估計
6.2.1估計量偏差的 Jackknife估計
6.2.2估計量標(biāo)準(zhǔn)差的 Jackknife估計
6.2.3 Jackknife-after-Bootstrap估計
6.3 基于 Bootstrap法的置信區(qū)間估計
第 7章 EM算法
7.1 EM算法的步驟和原理
7.2 幾個特殊分布參數(shù)的 EM算法
7.2.1兩枚硬幣出現(xiàn)正面概率的 EM算法
7.2.2多項分布參數(shù)的 EM算法
7.2.3正態(tài)分布參數(shù) EM估計
7.2.4二項泊松混合模型的 EM估計
7.3混合模型的 EM算法
7.3.1一般混合模型的 EM算法
7.3.2高斯混合模型的 EM算法
第8章 MCMC方法
8.3 Gibbs抽樣
8.1 MCMC方法
8.1.1 Markov鏈
8.1.2 MCMC方法
8.1.3滿條件分布
8.2 Metropolis-Hastings方法
8.2.1 Metropolis選擇
8.2.2獨立抽樣
8.2.3單元素 Metropolis-Hastings算法
8.3Gibbs算法
參考文獻(xiàn)
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