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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，

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