專傢親授：極深度大數據專用統計理論 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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出版日期齣版日期：2015/12/30

語言語言：繁體中文

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發表於2024-06-26

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圖書描述

阿裏巴巴集團內部使用，效果顯著

　　大數據的統計計算是進行資料探索和分析採擷的基礎。在實際應用中會遇到兩個問題：一個是需要使用多少資源；另一個是計算時間，它關係到資料探索分析的效率和效果。人們都希望花更少的錢，並且希望計算時間更短，但對於某個確定的計算過程，它們是成反比的。

　　本書作者從統計計算的演算法入手，重構其計算過程，從而同時降低資源使用量和計算時間。作者提齣一套完整的關於大數據統計的計算理論，包括常用的各種統計量和統計方法，開發的資料分析工具已經在阿裏巴巴集團內部的多個部門使用，並取得顯著效果。　

專傢推薦

　　本書提齣瞭一套適閤於分散式運算的統計計算方法，透過對一些基礎統計量的計算，可獲得有關資料集更全麵的統計資訊，進而可以進行進階的統計分析，例如，區間估計、綫性迴歸、主成分分析等。可以說，本書從統計計算的角度，整理齣一套對大數據分析有實用價值的統計理論，並形成參考程式。－潘愛民阿裏雲首席架構師

　　相信大多數從事數值計算的技術人員都讀過一係列叫作Numerical Recipe in C/Fortran/Java 的書。眼前這本書或許可以叫作Numerical Statistics Recipes in Java，和那個係列一樣，對重新快速學習和使用數值統計演算法來實現資料分析應用的讀者來說，這本書是一本不錯的入門手冊。－何萬青博士英特爾技術計算集團技術計算架構師

著者信息

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圖書目錄

前言

第1 章基本概念
1.1 資料類型
1.2 整體和樣本
1.3 參數和統計量
1.4 分散式運算

第2 章單變數基本統計量
2.1 數量統計量
2.2 頻率統計量
2.3 次序統計量

第3 章單變數資料的分佈
3.1 長條圖
3.2 經驗分佈
3.3 近似分位數和近似百分位數
3.4 PP、QQ 機率圖
3.5 單變數的基本統計資訊

第4 章多變數的資料特徵
4.1 協方差
4.2 相關係數
4.3 協方差和相關係數的計算實現
4.4 資料錶的基本統計結果

第5 章資料探索
5.1 擴充長條圖
5.2 交叉錶

第6 章極限定理
6.1 大數定理
6.2 中心極限定理

第7 章常用的分佈函數介紹
7.1 基本定義
7.2 標準正態分佈（Z 分佈或U 分佈）
7.3 卡方分佈（Χ2 分佈）
7.4 學生T 分佈
7.5 F 分佈

第8 章常用分佈函數計算
8.1 函式定義
8.2 函數性質及相互間的關係
8.3 分佈函數關係圖
8.4 分佈函數的計算
8.5 産生常用分佈的亂數

第9 章參數估計
9.1 點估計與區間估計
9.2 單一整體的參數估計
9.3 兩個整體的參數估計

第10 章假設檢驗
10.1 基本概念
10.2 參數檢驗
10.3 單一整體參數的檢驗
10.4 兩個整體參數的檢驗

第11 章非參數檢驗
11.1 PEARSON 擬閤優度Χ2 檢驗
11.2 兩個變數的列聯錶檢驗
11.3 K-S 檢驗
11.4 符號檢驗
11.5 秩統計量和秩檢驗方法

第12 章方差分析
12.1 單因素方差分析
12.2 雙因素方差分析

第13 章多元綫性迴歸
13.1 數學模型
13.2 顯著性檢驗
13.3 計算步驟
13.4 程式實現
13.5 多重共綫性
13.6 逐步迴歸

第14 章主成分分析
14.1 計算步驟
14.2 程式實現
14.3 應用舉例

第15 章判彆分析
15.1 距離判彆
15.2 FISHER 判彆
15.3 BAYES 判彆
15.4 判彆演算法的綜閤模型
15.5 應用舉例

第16 章模型評估麯綫
16.1 相關概念
16.2 定義
16.3 計算實現

參考文獻