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統(tǒng)計計算 讀者對象:本書可以作為高校信息與計算科學(xué)、數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用、統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的統(tǒng)計計算課程的教材,也可以作為統(tǒng)計學(xué)以及其它專業(yè)的本科生、研究生和研究人員關(guān)于統(tǒng)計計算算法的參考書。
統(tǒng)計包括統(tǒng)計計算和計算統(tǒng)計兩個領(lǐng)域。傳統(tǒng)的統(tǒng)計計算有優(yōu)化算法、隨機數(shù)生成算法、隨機模擬、回歸分析、分布函數(shù)和分位數(shù)函數(shù)計算等。計算統(tǒng)計包括馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、EM 算法和自助法等。本書理論部分囊括了這兩部分內(nèi)容;實驗部分是以Python 作為編程語言實現(xiàn)的,部分代碼展示在書中,部分代碼以二維碼形式放在每節(jié)后面;課程思政部分以擴展閱讀形式放在每章最后。本書可以作為高校信息與計算科學(xué)、數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)統(tǒng)計計算課程的教材,也可以作為其他專業(yè)的本科生、研究生和研究統(tǒng)計計算方法人員的參考書。
田霞,理學(xué)博士,副教授,畢業(yè)于南京航空航天大學(xué),長期從事《概率論》《數(shù)理統(tǒng)計》等課程教學(xué)任務(wù),參與國家自然科學(xué)基金項目1項,發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇,多次指導(dǎo)學(xué)生獲校級優(yōu)秀論文獎,主要研究領(lǐng)域為矩陣特征值反問題。
目錄
第1 章 優(yōu)化算法 ......................................................................................................................... 1 1.1 誤差 ........................................................................................................................ 1 1.1.1 誤差的分類 ................................................................................................ 1 1.1.2 絕對誤差和相對誤差 ................................................................................ 2 1.1.3 算法的數(shù)值穩(wěn)定性 .................................................................................... 4 1.2 方程求根和優(yōu)化算法 ............................................................................................ 7 1.2.1 牛頓法求根 ................................................................................................ 7 1.2.2 爬山法求極值 .......................................................................................... 14 1.2.3 牛頓下山法求根 ...................................................................................... 15 1.2.4 牛頓法求一元函數(shù)的極值 ...................................................................... 17 1.2.5 梯度下降法 .............................................................................................. 18 第2 章 隨機數(shù)的生成方法 ....................................................................................................... 26 2.1 服從均勻分布的隨機數(shù)的生成方法 .................................................................. 26 2.1.1 平方取中法 .............................................................................................. 26 2.1.2 線性同余法 .............................................................................................. 27 2.1.3 混合同余法 .............................................................................................. 29 2.1.4 乘同余法 .................................................................................................. 31 2.1.5 素數(shù)模乘同余法 ...................................................................................... 33 2.2 服從其他分布的隨機數(shù)的生成方法 .................................................................. 34 2.2.1 逆變換法 .................................................................................................. 34 2.2.2 舍選抽樣法 .............................................................................................. 36 2.2.3 復(fù)合抽樣法 .............................................................................................. 43 2.3 服從常見離散型分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 47 2.3.1 服從離散型均勻分布的隨機數(shù)的生成方法 .......................................... 47 2.3.2 服從幾何分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 49 2.3.3 服從二項分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 50 2.3.4 服從泊松分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 55 2.4 分布間的關(guān)系 ...................................................................................................... 58 2.4.1 與正態(tài)分布相關(guān)的分布 .......................................................................... 58 2.4.2 與貝塔分布相關(guān)的分布 .......................................................................... 59 2.4.3 其他分布 .................................................................................................. 62 2.5 服從常見連續(xù)型分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 62 2.5.1 服從均勻分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 62 2.5.2 服從指數(shù)分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 64 2.5.3 服從正態(tài)分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 66 2.5.4 服從卡方分布的隨機數(shù)的生成方法 ...................................................... 68 第3 章 隨機模擬 ....................................................................................................................... 73 3.1 使用隨機模擬法求積分 ...................................................................................... 73 3.1.1 使用蒲豐投針方法計算圓周率 .............................................................. 73 3.1.2 隨機投點法 .............................................................................................. 74 3.1.3 使用平均值法求積分 .............................................................................. 78 3.1.4 使用重要抽樣法求積分 .......................................................................... 81 3.1.5 使用分層抽樣法求積分 .......................................................................... 85 3.2 方差縮減 .............................................................................................................. 88 3.2.1 控制變量法 .............................................................................................. 88 3.2.2 對偶變量法 .............................................................................................. 89 3.3 隨機模擬的應(yīng)用 .................................................................................................. 91 3.3.1 停車的平均次數(shù) ...................................................................................... 91 3.3.2 快遞問題 .................................................................................................. 93 3.3.3 冰激凌銷售問題 ...................................................................................... 96 3.3.4 舊筆新筆問題 .......................................................................................... 97 3.3.5 進貨問題 .................................................................................................. 99 3.3.6 迷宮問題 ................................................................................................ 101 3.4 積分的計算 ........................................................................................................ 103 3.4.1 使用Python 計算積分 ........................................................................... 103 3.4.2 使用隨機模擬法求積分 ........................................................................ 105 3.4.3 使用其他方法計算積分 ........................................................................ 108 第4 章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法 ......................................................................................... 114 4.1 馬爾可夫鏈 ........................................................................................................ 114 4.1.1 馬爾可夫鏈與一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣 ................................................ 114 4.1.2 多步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣 ........................................................................ 116 4.1.3 不可約性和遍歷性 ................................................................................ 117 4.1.4 非周期性 ................................................................................................ 120 4.2 Metropolis-Hasting 采樣 .................................................................................... 123 4.2.1 Metropolis-Hasting 算法 ........................................................................ 123 4.2.2 模擬退火算法 ........................................................................................ 138 4.2.3 使用Python 中的包計算函數(shù)的最值 ................................................... 144 4.3 Gibbs 抽樣.......................................................................................................... 146 4.4 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法分析 ........................................................................ 150 4.4.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法的收斂問題 ................................................ 150 4.4.2 Gelman-Rubin 檢驗 ............................................................................... 151 第5 章 EM 算法 ...................................................................................................................... 157 5.1 EM 算法概述 ..................................................................................................... 157 5.2 EM 算法應(yīng)用 ..................................................................................................... 170 5.2.1 使用EM 算法估計混合正態(tài)分布的參數(shù) ............................................ 170 5.2.2 使用EM 算法進行k-均值聚類 ............................................................ 173 5.3 EM 算法的收斂性 ............................................................................................. 182 第6 章 回歸分析 ..................................................................................................................... 184 6.1 多元正態(tài)分布 .................................................................................................... 184 6.1.1 隨機向量及數(shù)字特征 ............................................................................ 184 6.1.2 n 維正態(tài)分布 ......................................................................................... 187 6.1.3 距離 ........................................................................................................ 188 6.2 多元線性回歸 .................................................................................................... 191 6.2.1 多元線性回歸概述 ................................................................................ 191 6.2.2 建立模型 ................................................................................................ 192 6.2.3 回歸模型的檢驗 .................................................................................... 194 6.2.4 用模型進行預(yù)測 .................................................................................... 198 6.2.5 使用Python 實現(xiàn)線性回歸 ................................................................... 199 6.3 邏輯回歸 ............................................................................................................ 203 第7 章 分布函數(shù)和分位數(shù)的計算 ......................................................................................... 216 7.1 連分式 ................................................................................................................ 216 7.1.1 連分式的起源 ........................................................................................ 216 7.1.2 連分式的定義和性質(zhì) ............................................................................ 217 7.1.3 計算連分式的方法 ................................................................................ 221 7.1.4 將函數(shù)展開成連分式 ............................................................................ 221 7.2 標準正態(tài)分布分布函數(shù)的計算 ........................................................................ 223 7.2.1 誤差函數(shù)和分布函數(shù) ............................................................................ 223 7.2.2 連分式展開 ............................................................................................ 225 7.2.3 使用連分式法計算標準正態(tài)分布分布函數(shù)的算法 ............................. 226 7.3 其他分布的分布函數(shù)的計算 ............................................................................ 227 7.3.1 貝塔分布的分布函數(shù) ............................................................................ 227 7.3.2 卡方分布的分布函數(shù) ............................................................................ 232 7.4 分位數(shù)的計算 .................................................................................................... 234 7.4.1 利用Toda 近似公式計算標準正態(tài)分布的分位數(shù) ............................... 234 7.4.2 計算貝塔分布的分位數(shù) ........................................................................ 234 7.4.3 計算t 分布的分位數(shù) ............................................................................. 235 7.4.4 計算F 分布的分位數(shù) ............................................................................ 235 7.4.5 計算卡方分布的分位數(shù) ........................................................................ 236 附錄A 統(tǒng)計圖形 ...................................................................................................................... 238 參考文獻 ..................................................................................................................................... 242
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