作者:(美)JohnA.Rice 译者:田金方
JohnA.Rice于加利福尼亚大学伯克利分校获得博士学位,并一直任教于该校统计系,现为该校统计学名誉教授。他是美国数理统计学会成员,发表过多篇理论和应用统计学论文。其研究兴趣集中于海量和需要高强度计算的随机数据的分析方法。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》沈浩,张文彤等15位业内专家悉心评论。
第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理 /64
3.1.1 “三心二意”处理数据 /64
3.1.2 数据处理的内容 /66
3.2 数据清洗 /67
3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68
3.2.2 重复数据处理 /74
3.2.3 处理缺失数据 /79
3.2.4 检查数据逻辑错误 /85
3.3 数据加工 /91
3.3.1 数据抽取 /92
3.3.2 数据计算 /98
3.3.3 数据分组 /104
3.3.4 数据转换 /106
3.4 数据抽样 /112
3.5 本章小结 /114
第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析
4.1 数据分析方法论 /116
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117
4.1.2 PEST分析法 /118
4.1.3 5W2H分析法 /120
4.1.4 逻辑树分析法 /122
4.1.5 4P营销理论 /123
4.1.6 用户行为理论 /124
4.2 数据分析方法 /126
4.2.1 对比分析法 /126
4.2.2 分组分析法 /131
4.2.3 结构分析法 /132
4.2.4 平均分析法 /132
4.2.5 交叉分析法 /133
4.2.6 综合评价分析法 /134
4.2.7 杜邦分析法 /138
4.2.8 漏斗图分析法 /140
4.2.9 矩阵关联分析法 /140
4.2.10 高级数据分析方法 /146
4.2.11 数据分析的三大误区 /147
4.3 数据分析工具 /148
4.3.1 初识数据透视表 /148
4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149
4.3.3 数据透视表分析实践 /152
4.3.4 多选题分析 /158
4.3.5 数据透视表小技巧 /163
4.4 本章小结 /168
第5章 给数据量体裁衣——数据展现
5.1 揭开图表的真面目 /170
5.1.1 图表的作用 /170
5.1.2 经济适用图表有哪些 /171
5.1.3 根据关系选择图表 /172
5.1.4 图表制作五步法 /177
5.2 表格也疯狂 /178
5.2.1 突出显示单元格 /178
5.2.2 项目选取 /179
5.2.3 数据条 /179
5.2.4 图标集 /180
5.2.5 迷你图 /182
5.3 给图表换装 /183
5.3.1 平均线图 /183
5.3.2 双坐标图 /185
5.3.3 竖形折线图 /188
5.3.4 瀑布图 /191
5.3.5 帕累托图 /193
5.3.6 旋风图 /197
5.3.7 人口金字塔图 /202
5.3.8 漏斗图 /204
5.3.9 矩阵图(散点图) /206
5.3.10 发展矩阵图 /210
5.3.11 改进难易矩阵(气泡图) /212
5.4 本章小结 /214
第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错 /217
6.1.1 让图表“五脏俱全” /217
6.1.2 要注意的条条框框 /219
6.1.3 图表会说谎 /231
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235
6.2.1 图表美化的三原则 /236
6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239
6.2.3 图表也好“色” /245
6.3 如虎添翼的招儿 /254
6.3.1 我的图表模板 /254
6.3.2 快速制图 /256
6.3.3 添加数据系列 /257
6.3.4 添加标签小工具 /258
6.3.5 智能“照相机” /261
6.3.6 修剪超大值 /264
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265
6.4 本章小结 /266
第7章 专业的报告——体现你的职场价值
7.1 初识数据分析报告 /269
7.1.1 数据分析报告的定义 /269
7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269
7.1.3 数据分析报告的作用 /271
7.1.4 数据分析报告的种类 /272
7.2 数据分析报告的结构 /274
7.2.1 标题页 /275
7.2.2 目录 /277
7.2.3 前言 /278
7.2.4 正文 /279
7.2.5 结论与建议 /280
7.2.6 附录 /281
7.3 撰写报告时的注意事项 /282
7.4 报告范例 /283
7.5 本章小结 /290
第8章 数据分析技能持续提升
8.1 软件工具 /292
8.1.1 数据分析类工具 /292
8.1.2 数据展现类工具 /296
8.2 论坛 /299
8.2.1 数据分析类论坛 /299
8.2.2 数据展现类论坛 /301
8.3 博客 /301
8.3.1 数据分析十大博客 /302
8.3.2 PPT十大中文博客 /304
8.4 本章小结 /305
写在后面的Q/A /306
版权页:
插图:
话说小白过五关斩六将,通过严格的面试,最终从众多优秀毕业生中脱颖而出,成为公司的一员。在报到的第一天,公司HR向小白介绍了她的职位——公司牛董的助理,负责文秘工作,可能需要做一些数据分析之类的活儿。小白一听到数据分析这个词,就感觉头皮发麻,这时,她的脑子里幻想出一些穿白大褂的科研人员在实验室的计算机前不断忙碌的场景。虽然在上大学时也使用过Excel,但是如果要做数据分析工作,她还真的有些不知如何下手。无数个问号涌到她的脑海中:数据分析到底要做什么呢?我要怎么做数据分析?老板想要看什么样的结果呢?……唉,只好边走边干了。
HR看出小白的心事,说道:关于数据分析你不用太担心,如果遇到难题,你可以请教我们公司的Mr.林,他在这方面可是专家喔!
小白一听有救星,立马兴奋起来,好像抓到救命稻草一样,想赶紧找到这位大师级人物,然后一股脑把疑问全倒出来。
HR:小白,你跟我来吧,我给你引荐-FMr.林。
小白:好的。
说着小白跟HR来到了Mr.林的办公桌旁,HR说道:Mr.林,这是我们公司新来的同事,叫小白,现担任牛董助理,她的部分工作涉及数据分析,到时候有问题还要麻烦您多多指点了。
小白紧跟着说道:Mr.林,您好,请多多指教。
Mr.林:呵呵,太客气了,有问题直接来找我就可以了。
小白趁机说道:我现在就有问题,您现在是否有时间帮我解答下?数据分析是干什么的,具体要怎么做?
Mr.林听完笑了起来:你还真是不客气呀,好吧,你刚进公司,我就先给你做个简单的培训,带你入个门吧,以后的修行可就靠你自己努力了。
小白用力点着头,HR见这“师徒”二人颇有一见如故之感,大致交代一番后,就离开了。
《数据库百科全书》是系统、全面地介绍数据库理论与技术的知识性、专业性雨科全书。全书条目采用三级层次式框架组织,按数据库领域分类划分,分别是:总论、数据库理论、数据库管理系统、特种数据库、数据库技术、数据库应用开发、数据库技术标准以及数据库应用等八个部分。全书收编条目有750余条,约200万字。《数据库百科全书》条目由条头与释文两部分组成,其中条头包括中文名和英文名,释文内容按定义、简要历史、基本内容、发展趋势、参考文献的顺序组织。所有条目以汉语拼音音序排列,并附有条目的汉语拼音索旨及英文索引。全书有五个附录:中因数据库学术组织;历届中国数据库学术会议(NDBC):国际数据库学术会议;数据库发展历史人事记;获图灵奖的数据库专家简介。《数据库百科全书》可作为数据库专业人员的工具书,也可作为数据库及信息技术爱好者学习数据库知识的参考用书。
《数据库百科全书》是由上海交通大学出版社出版的。
插图:
数据库技术在商业领域应用的巨大成功,促进了数据库的应用领域迅速扩展。20世纪80年代,出现了大量的新一代数据库应用。由于层次、网状和关系数据库系统的设计目标源于商业事务处理,面对层出不穷的新一代数据库应用,显得力不从心。人们开始研究支持新一代数据库应用的数据库技术和方法,试图研制和开发新一代数据库管理系统。
20世纪80年代开始,数据库界广泛开展了面向对象数据库系统(OODBS)的研究。从OO模型、OODBMS实现技术、OODBMS产品研发和应用等各个层面进行了大量的创新工作。20世纪90年代初,OODBS获得了大量的研究成果,开发了很多OODBMS,包括实验系统和产品,OODBS企图挑战关系数据库系统。但是,由于面向对象数据模型中许多功能难以实现,而系统又过于复杂不易使用。因此,尽管开发出许多面向对象数据库产品,但成熟度低,最终没有被市场普遍接受。
人们曾期望,像关系数据库系统代替层次、网状数据库系统那样,OODBS能够替代关系数据库系统,并成为第三代数据库系统的代表。但这种期望至今并没有实现。
对于第三代数据库系统,人们并没有形成一致的认识。主要是因为第三代数据库系统不像第二代关系数据库那样有一个统一的公认的数据模型。围绕着第三代数据库系统,专家们进行了热烈的讨论和研究。如1990年高级DBMS功能委员会发表了“第三代数据库系统宣言”(《宣言》)的文章,就提出了第三代数据库系统应具有的三个基本特征,即:
(1)第三代数据库系统应支持数据管理、对象管理和知识管理。除提供传统的数据管理服务外,第三代数据库系统应该支持更加丰富的对象结构和规则,应该集数据管理、对象管理和知识管理为一体。《宣言》认为,无论该数据库系统支持何种复杂的、非传统的数据模型,它应该具有OO模型的基本特征。数据模型是划分数据库发展阶段的基本依据。因此,第三代数据库系统应该是以支持面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。但是,只支持OO模型的系统不能称为第三代数据库系统。第三代数据库系统还应具备其他特征。
作者:(美国)斯图尔特·罗素(Stuart Russell) (美国)诺文(Peter Norvig) 译者:姜哲 金奕江 张敏 等
斯图尔特·罗素(Stuart Russell),1962年生于英国朴次茅斯(Portsmouth)。他于1982年以优异成绩在牛津大学获得物理学硕士学位,并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他加入加州大学伯克利分校,任计算机科学系教授、智能系统中心主任,他是Smith-Zadeh工程学讲座教授(Smith-Zadeh Chak of Engineering)头衔的持有者。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究者”(Presidential Young Investigator)奖,1995年他是“计算机与思维”(Computer and Thought)奖的获得者之一。他是加州大学1996年的一名Miller教授(Miller Professor),并于2000年被指定为首席讲座教授(Chancellor’s Professorship)。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲(Forsythe Memorial Lecture)。他是美国人工智能学会的成员和前执行委员会委员。他已经发表过100多篇论文,内容涉及人工智能领域的广泛课题。他的其它著作包括《在类比与归纳中使用知识》(The Use of Knowledge in Analogy and Induction),以及(与Eric Wefald合著的)《做正确的事情:有限理性的研究》(DDt he Right Thing:Studiesin Limited Rationality)。彼得·诺维格(Peter Norvig),Google公司的搜索质量部门主管(director of Search Quality)。他是美国人工智能学会的成员和执行委员会委员。他曾经是NASA Ames研究中心计算科学部的主任,在那里他监督NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发。之前他作为Junglee的首席科学家帮助开发了最早的因特网信息抽取服务之一,并作为一名资深科学家在Sun微系统实验室从事智能信息检索的研究工作。他在布朗(Brown)大学获得应用数学硕士学位,并在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他曾任南加州大学的教授,并且是伯克利的研究职员。他有超过50部计算机科学领域的论著,包括著作《人工智能程序设计范例:通用Lisp语言的案例研究》(Paradigms of A IP rogramming:Case Studies in Common Lisp)、《Verbmobil:一个面对面对话的翻译系统》(Verbmobil:A Translation System for Face to-face Dialog),以及《UNIX的智能帮助系统》(Intelligent Help System for UNIX)。
第二部分 问题求解
第3章 用搜索法对问题求解
3.1 问题求解智能体
3.1.1 定义明确的问题及解
3.1.2 把问题形式化
3.2 问题实例
3.2.1 玩具问题
3.2.2 现实世界问题
3.3 对解的搜索
3.4 无信息的搜索策略
3.4.1 广度优先搜索
3.4.2 代价一致搜索
3.4.3 深度优先搜索
3.4.4 深度有限搜索
3.4.5 迭代深入深度优先搜索
3.4.6 双向搜索
3.4.7 无信息搜索策略的比较
3.5 避免重复状态
3.6 使用不完全信息的搜索
3.6.1 无传感问题
3.6.2 偶发性问题
3.7 小结
参考文献与历史的注释
习题
第4章 有信息的搜索和探索
4.1 有信息的(启发式的)搜索策略
4.1.1 贪婪最佳优先搜索
4.1.2 A*搜索:最小化总的估计解耗散
4.1.3 存储限制的启发式搜索
4.1.4 为了更好地搜索而学习
4.2 启发函数
4.2.1 启发函数的精确度对性能的影响
4.2.2 设计可采纳的启发函数
4.2.3 从经验里学习启发函数
4.3 局部搜索算法和最优化问题
4.3.1 爬山法搜索
4.3.2 模拟退火搜索
4.3.3 局部剪枝搜索
4.3.4 遗传算法
4.4 连续空间的局部搜索
4.5 联机搜索智能体和未知环境
4.5.1 联机搜索问题
4.5.2 联机搜索智能体
4.5.3 联机局部搜索
4.5.4 联机搜索的学习
4.6 小结
参考文献与历史的注释
习题
第5章 约束满足问题
5.1 约束满足问题
5.2 CSP问题的回溯搜索
5.2.1 变量和取值顺序
5.2.2 通过约束传播信息
5.3 约束满足问题的局部搜索
5.4 问题的结构
5.5 小结
参考文献与历史的注释
习题
第6章 对抗搜索
6.1 博弈
6.2 博弈中的优化决策
6.2.1 最优策略
6.2.2 极小极大值算法
6.2.3 多人游戏中的最优决策
6.3 a-B剪枝
6.4 不完整的实时决策
6.4.1 评价函数
6.4.2 截断搜索
6.5 包含几率因素的游戏
6.5.1 有几率节点的游戏中的局面评价
6.5.2 期望极小极大值的复杂度
6.5.3 牌类游戏
6.6 博弈程序的当前发展水平
6.7 讨论
6.8 小结
参考文献与历史的注释
习题
第三部分 知识与推理
第7章 逻辑智能体
7.1 基于知识的智能体
7.2 wumpus世界
7.3 逻辑
7.4 命题逻辑:一种非常简单的逻辑
7.4.1 语法
7.4.2 语义
7.4.3 一个简单的知识库
7.4.4 推理
7.4.5 等价、合法性和可满足性
7.5 命题逻辑的推理模式
7.5.1 归结
……
第8章 一阶逻辑
第9章 一阶逻辑中的推理
第10章 知识表示
第四部分 规划
第11章 规划
第12章 现实世界的规划与行动
第五部分 不确定知识与推理
第13章 不确定性
第14章 概率推理
第15章 关于时间的概率推理
第16章 制定简单决策
第17章 制定复杂决策
第六部分 学习
第18章 从观察中学习
第19章 学习中的知识
第20章 统计学习方法
第21章 强化学习
第七部分 通讯、感知与行动
第22章 通讯
第23章 概率语言处理
第24章 感知
第25章 机器人学
第八部分 结论
第27章 人工智能:现状与未来
附录A 数学背景
附录B 关于语言和算法的注释
参考文献(见人民邮电出版社网站)
插图:
在投入细节讨论之前,让我们暂停一下,来看看问题求解智能体在第二章关于智能体和环境的讨论中所处的适合位置。在图3.1中,智能体设计假定环境是静态的,因为完成问题形式化和求解的时候不再注意可能发生在环境中的任何变化。该智能体设计还假定初始状态是己知的;如果环境是可观察的,了解初始状态是最简单的。枚举“可选的行动过程”的思想假定环境是离散的。最后,也是最重要的,该智能体设计假定环境是确定性的。问题的解是行动的单一序列,所以它们不能处理任何意外事件;此外,在执行问题的解的过程中同样是不注意感知信息的!可以说,一个闭着眼睛执行计划的智能体必须对正在进行的事情十分有把握。(控制论中称此为开环系统,因为忽略感知信息打破了智能体和环境之间的环路。)所有这些假设意味着我们处理的是最简单的一种环境,这也是这一章出现在本书靠前位置的原因之一。
第3.6节将简要考察一下当我们放松可观察性和确定性的假设时会发生什么。第十二章和第十七章将更深入地进行讨论。
3.1.1定义明确的问题及解一个问题可以形式化地定义为四个组成部分:智能体起始时的初始状态。例如,在罗马尼亚问题中我们的智能体的初始状态可以描述为对智能体可采纳的可能行动的描述。最常见的形式化是使用一个后继函数。给定一个特殊状态组成的集合,其中每个行动都是状态下的合法行动之一,每个后继都是应用行动后从状态x能达到的状态。例如,从状态砌开始,罗马尼亚问题的后继函数将返回集合:总之,初始状态和它的后继函数隐含地定义了问题的状态空间——即从初始状态可以达到的所有状态的集合。状态空间形成一个图,其中节点是状态,节点之间的弧就是行动。(如果我们把每条道路视为代表着两个驾驶行动,每个行动各走一个方向,图3.2所示的罗马尼亚地图就可以被解释为一个状态空间图。)状态空间中的一条路径就是通过行动序列连接起来的一个状态序列。
《大样本理论基础(英文版)》在讲述一阶大样本理论方面比较独特,讨论了大量的应用,包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进。《大样本理论基础(英文版)》的内容比较基础,适合统计专业的研究生和有两年微积分背景的应用领域。每章末有针对本章每节的问题和练习,每节末都附有小结。
《大样本理论基础(英文版)》是由世界图书出版公司出版的。
3 Performance of Statistical Tests
3.1 Critical values
3.2 Comparing two treatments
3.3 Power and sample size
3.4 Comparison of tests: Relative efficiency
3.5 Robustness
3.6 Problems
4 Estimation
4.1 Confidence intervals
4.2 Accuracy of point estimators
4.3 Comparing estimators
4.4 Sampling from a finite population
4.5 Problems
5 Multivariate Extensions
5.1 Convergence of multivariate distributions
5.2 The bivariate normal distribution
5.3 Some linear algebra
5.4 The multivariate normal distribution
5.5 Some applications
5.6 Estimation and testing in 2 × 2 tables
5.7 Testing goodness of fit
5.8 Problems
6 Nonparametric Estimation
6.1 U-Statistics
6.2 Statistical functionals
6.3 Limit distributions of statistical functionals
6.4 Density estimation
6.5 Bootstrapping
6.6 Problems
7 Efficient Estimators and Tests
7.1 Maximum likelihood
7.2 Fisher information
7.3 Asymptotic normality and multiple roots
7.4 Efficiency
7.5 The multiparameter case I. Asymptotic normality
7.6 The multiparameter case II. Efficiency
7.7 Tests and confidence intervals
7.8 Contingency tables
7.9 Problems
Appendix
References
Author Index
Subject Index
插图:
购买地址:
作者:(美国)罗斯(Sheldon M.Ross) 译者:龚光鲁
罗斯(Sheldon M. Ross),国际知名概率与统计学家,南加州大学工业工程与运筹系系主任。1968年博士毕业于斯坦福大学统计系,曾在加州大学伯克利分校任教多年。研究领域包括:随机模型、仿真模拟、统计分析、金融数学等。Ross教授著述颇丰,他的多种畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响,如A First Course in Probability,(《概率论基础教程》)和Simulation(《统计模拟》)等(均由人民邮电出版社引进出版)。
第3章 条件概率与条件期望
3.1 引言
3.2 离散情形
3.3 连续情形
3.4 通过取条件计算期望
3.5 通过取条件计算概率
3.6 一些应用
3.6.1 列表模型
3.6.2 随机图
3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和Bose-Einstein分布
3.6.4 模式的平均时间
3.6.5 离散随机变量的k记录值
3.6.6 不带左跳的随机徘徊
3.7 复合随机变量的恒等式
3.7.1 泊松复合分布
3.7.2 二项复合分布
3.7.3 与负二项随机变量有关的一个复合分布
习题
第4章 马尔可夫链
4.1 引言
4.2 C-K方程
4.3 状态的分类
4.4 极限概率
4.5 一些应用
4.5.1 赌徒破产问题
4.5.2 算法有效性的一个模型
4.5.3 用随机游动分析可满足性问题的概率算法
4.6 在暂态停留的平均时间
4.7 分支过程
4.8 时间可逆的马尔可夫链
4.9 马尔可夫链蒙特卡罗方法
4.1 0马尔可夫决策过程
4.1 1隐马尔可夫链
习题
参考文献
第5章 指数分布与泊松过程
5.1 引言
5.2 指数分布
5.2.1 定义
5.2.2 指数分布的性质
5.2.3 指数分布的进一步性质
5.2.4 指数随机变量的卷积
5.3 泊松过程
5.3.1 计数过程
5.3.2 泊松过程的定义
5.3.3 到达间隔时间与等待时间的分布
5.3.4 泊松过程的进一步性质
5.3.5 到达时间的条件分布
5.3.6 软件可靠性的估计
5.4 泊松过程的推广
5.4.1 非时齐泊松过程
5.4.2 复合泊松过程
5.4.3 条件(混合)泊松过程
习题
参考文献
第6章 连续时间的马尔可夫链
6.1 引言
6.2 连续时间的马尔可夫链
6.3 生灭过程
6.4 转移概率函数Pij(t)
6.5 极限概率
6.6 时间可逆性
6.7 均匀化
6.8 计算转移概率
习题
参考文献
第7章 更新理论及其应用
7.1 引言
7.2 N(t)的分布
7.3 极限定理及其应用
7.4 更新报酬过程
7.5 再生过程
7.6 半马尔可夫过程
7.7 检验悖论
7.8 计算更新函数
7.9 有关模式的一些应用
7.9.1 离散随机变量的模式
7.9.2 不同值的最大连贯的期望时间
7.9.3 连续随机变量的递增连贯
7.1 0保险破产问题
习题
参考文献
第8章 排队理论
8.1 引言
8.2 预备知识
8.2.1 价格方程
8.2.2 稳态概率
8.3 指数模型
8.3.1 单条服务线的指数排队系统
8.3.2 有限容量的单条服务线的指数排队系统
8.3.3 生灭排队模型
8.3.4 擦鞋店
8.3.5 具有批量服务的排队系统
8.4 排队网络
8.4.1 开放系统
8.4.2 封闭系统
8.5 M/G/1系统
8.5.1 预备知识:功与另一个价格恒等式
8.5.2 在M/G/1中功的应用
8.5.3 忙期
8.6 M/G/1的变形
8.6.1 有随机容量的批量到达的M/G/1
8.6.2 优先排队模型
8.6.3 一个M/G/1优化的例子
8.6.4 具有中断服务线的M/G/1排队系统
8.7 G/M/1模型
8.8 有限源模型
8.9 多服务线系统
8.9.1 Erlang损失系统
8.9.2 M/M/k排队系统
8.9.3 G/M/k排队系统
8.9.4 M/G/k排队系统
习题
参考文献
第9章 可靠性理论
9.1 引言
9.2 结构函数
9.3 独立部件系统的可靠性
9.4 可靠性函数的界
9.4.1 包含与排斥方法
9.4.2 得到r(p)的界的第二种方法
9.5 系统寿命作为部件寿命的函数
9.6 期望系统寿命
9.7 可修复的系统
习题
参考文献
第10章 布朗运动与平稳过程
10.1 布朗运动
10.2 击中时刻、最大随机变量和赌徒破产问题
10.3 布朗运动的变形
10.3.1 漂移布朗运动
10.3.2 几何布朗运动
10.4 股票期权的定价
10.4.1 期权定价的示例
10.4.2 套利定理
10.4.3 Black-Scholes期权定价公式
10.5 白噪声
10.6 高斯过程
10.7 平稳和弱平稳过程
10.8 弱平稳过程的调和分析
习题
参考文献
第11章 模拟
11.1 引言
11.2 模拟连续随机变量的一般方法
11.2.1 逆变换方法
11.2.2 拒绝法
11.2.3 风险率方法
11.3 模拟连续随机变量的特殊方法
11.3.1 正态分布
11.3.2 伽玛分布
11.3.3 卡方分布
11.3.4 贝塔分布(b(n,m)分布)
11.3.5 指数分布——冯诺伊曼算法
11.4 离散分布的模拟
11.5 随机过程
11.5.1 模拟非时齐泊松过程
11.5.2 模拟二维泊松过程
11.6 方差缩减技术
11.6.1 对偶变量的应用
11.6.2 通过取条件缩减方差
11.6.3 控制变量
11.6.4 重要抽样
11.7 确定运行的次数
11.8 马尔可夫链的平稳分布的生成
11.8.1 过去耦合法
11.8.2 另一种方法
习题
参考文献
附录带星号习题的解
索引
版权页:
插图:
购买地址:
作者:(美国)阿特金森(Kendall Artkinson) 韩渭敏 译者:王国荣 徐兆亮 孙劼
Kendall Atkinson,美国艾奥瓦大学荣休教授,SIAM、美国数学会、澳大利亚数学会会士。Atkinson教授著述颇丰,写有多本数值计算方面的书。此外,他还是Journal of Integral Equations and Applications的总编、Advances In Computational Mathematics的编委。
韩渭敏,美国艾奥瓦大学数学系教授。1983年毕业于复旦大学数学系,1986年在中国科学院计算中心获硕士学位,1991年在美国马里兰大学获博士学位。研究范围包括计算数学、应用数学及其在工程上的应用,已发表论文上百篇,并在世界多家知名出版社出版教材和专著十余部。
第3章 求根 58
3.1 对分法 59
3.2 牛顿法 64
3.2.1 误差分析 67
3.2.2 误差估计 69
3.3 割线法 73
3.3.1 误差分析 75
3.3.2 牛顿法和割线法的比较 77
3.3.3 MATLAB函数fzero 78
3.4 不动点迭代 79
3.4.1 艾特肯误差估计和外推 85
3.4.2 高阶迭代公式 87
3.5 病态的求根问题 90
第4章 插值和逼近 97
4.1 多项式插值 97
4.1.1 线性插值 98
4.1.2 二次插值 99
4.1.3 高次插值 101
4.1.4 差商 102
4.1.5 差商的性质 104
4.1.6 牛顿差商插值公式 106
4.2 多项式插值的误差 114
4.2.1 另一个误差公式 116
4.2.2 误差的性态 117
4.3 插值样条函数 121
4.3.1 样条插值 122
4.3.2 插值的自然三次样条的构造 123
4.3.3 其他插值样条函数 125
4.3.4 MATLAB程序 spline 127
4.4 最佳逼近问题 132
4.5 切比雪夫多项式 137
4.5.1 三项递推关系 138
4.5.2 最小取值范围性质 139
4.6 近似极小极大逼近方法 141
4.7 最小二乘逼近 148
4.7.1 勒让德多项式 150
4.7.2 求解最小二乘逼近 152
4.7.3 一般的最小二乘逼近 153
第5章 数值积分和数值微分 156
5.1 梯形法和辛普森法 156
5.2 误差公式 168
5.2.1 梯形法误差的渐近估计 169
5.2.2 辛普森法的误差公式 171
5.2.3 理查森外推法 173
5.2.4 周期被积函数 174
5.3 高斯数值积分 180
5.4 数值微分 192
5.4.1 利用插值的微分 193
5.4.2 待定系数法 194
5.4.3 函数值误差的影响 196
第6章 线性方程组数值求解 200
6.1 线性方程组 200
6.2 矩阵算术运算 204
6.2.1 算术运算 205
6.2.2 初等行运算 208
6.2.3 矩阵的逆 209
6.2.4 矩阵代数法则 211
6.2.5 线性方程组的可解性理论 213
6.3 高斯消元法 218
6.3.1 部分选主元 222
6.3.2 逆矩阵的计算 225
6.3.3 运算量 228
6.4 LU分解 233
6.4.1 高斯消元法的紧凑变形 235
6.4.2 三对角方程组 237
6.4.3 解线性方程组的MATLAB内置函数 240
6.5 解线性方程组中的误差 243
6.5.1 残差校正方法 245
6.5.2 解线性方程组中的稳定性 246
6.6 迭代法 251
6.6.1 雅可比法和高斯——赛德尔法 251
6.6.2 一般的迭代格式 253
6.6.3 残差校正方法 257
第7章 数值线性代数:续篇 264
7.1 最小二乘数据拟合 264
7.1.1 线性最小二乘逼近 266
7.1.2 多项式最小二乘逼近 267
7.2 本征值问题 275
7.2.1 特征多项式 277
7.2.2 对称矩阵的本征值 279
7.2.3 非对称本征值问题 280
7.2.4 幂法 282
7.2.5 幂法的收敛性 283
7.2.6 MATLAB本征值计算 286
7.3 非线性方程组 291
7.3.1 牛顿法 292
7.3.2 一般方程组的牛顿法 296
7.3.3 修正牛顿法 299
第8章 常微分方程数值解 303
8.1 常微分方程理论简介 303
8.1.1 一般可解性理论 307
8.1.2 初值问题的稳定性 307
8.1.3 方向场 310
8.2 欧拉方法 312
8.3 欧拉方法的收敛性分析 318
8.3.1 渐近误差分析 322
8.3.2 理查森外推 323
8.4 数值稳定性, 隐式方法 325
8.4.1 向后欧拉方法 327
8.4.2 梯形方法 331
8.5 泰勒方法和龙格——库塔方法 337
8.5.1 龙格——库塔方法 340
8.5.2 误差预报和控制 343
8.5.3 MATLAB内置函数 346
8.6 多步法 350
8.7 微分方程组 357
8.7.1 高阶微分方程 359
8.7.2 方程组的数值方法 361
8.8 两点边值问题的有限差分法 365
第9章 偏微分方程的有限差分法 373
9.1 泊松方程 374
9.2 一维热传导方程 386
9.2.1 半离散化 386
9.2.2 显式全离散化 387
9.2.3 隐式全离散化 392
9.3 一维波动方程 398
附录A 中值定理 406
附录B 数学公式 412
B.1 代数 412
B.2 几何 413
B.3 三角 414
B.4 微积分 417
附录C 数值分析软件包 420
C.1 商用软件包 420
C.2 共享软件包 420
C.3 交互的数值计算环境 423
C.4 符号计算环境 424
C.5 数学软件的文献 424
附录D MATLAB简介 425
附录E 二进制数系 432
E.1 从十进制到二进制的转换 434
E.2 十六进制数系 435
部分习题答案 438
参考文献 456
索引 458
插图:
第1章 泰勒多项式
数值分析使用的结论与方法来自数学的许多领域,特别是微积分和线性代数.本章介绍一个来自微积分的非常有用的工具——泰勒定理.这个工具对本书中讨论的许多数值方法的形成和理解是十分必要的。
1.1节引入泰勒多项式作为其他函数近似求值的一个方法;1.2节给出求泰勒多项式逼近误差的精确公式——泰勒定理,最后在1.3节中,我们首先讨论如何求多项式的值,然后以一个具体的函数为例推导和分析一个可计算的多项式逼近。
代数和微积分的其他有关知识在附录中给出,附录A复习中值定理,附录B复习微积分、代数、几何、三角函数的其他一些内容。
我们可以用多种计算机语言编写程序,实施本教材中学到的数值方法.最重要的基本计算机语言是C、C++、JaVa以及Fortran。本教材中使用一种高级语言,用它在求解数学问题实施数值分析过程中更容易处理我们需要的数学结构,这种语言是MATLAB,它广泛使用在各种类型的计算机上,本教材提供许多MATLAB程序的例子,我们鼓励学生使用这些程序,并修改它们解决类似的任务,附录D非常简要地介绍MATLAB,并列出一些更详尽地介绍MATLAB的文献。
作者:(加)Jiawei Han (加)Micheline Kamber 译者:范明 孟小峰
Jiawei Han,伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作,他曾多次获得各种荣誉和奖励,其中包括2004年ACM SIGKDD颁发的创新奖。同时,他还是ACM《Transactions on Knowledge Discovery from Data》的主编,以及IEEE《Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》的编委会成员。
内容介绍:
今天对于企业和组织来说,数据分析已经成为决策制定的关键因素。对于非数据分析专业人士而言,如果你的工作需要管理和分析各种数据,可以参考这本《数据分析速成》,通过该书可以快速学会如何收集和管理数据、在庞杂数据中披沙拣金、找到事实和有价值的模型、得出结论、预测未来,向同事展示你的分析成果。
无论你是一位产品经理调查产品的市场前景,还是一位市场经理评估一次市场推广活动的效果,亦或一位销售经理在产品演示时需要数据支持,还是一位全能创业家需要应付以上所有类型数据,你都可以通过《数据分析速成》(Head First Data Analysis)这本书快速成为数据分析专家,将原始数据转变成对业务至关重要的工具。
内容梗概:
● 信息采集时如何选择数据源
● 评估数据质量,从噪音中发现信号
● 为演示模型建立基本数据模型,并在模型中载入新的信息
● 模糊信息的处理
● 设计实验验证假设并得出结论
● 在不同的市场团队中细分管理数据
● 通过抽样和可能性模型来预测未来
● 清洗数据使之变得更加有用
● 与听众沟通传播你的分析结果
购买地址: