計算統(tǒng)計學(xué)或統(tǒng)計計算側(cè)重于將統(tǒng)計學(xué)與計算機科學(xué)結(jié)合起來，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識。那么悉尼大學(xué)STAT5003：計算統(tǒng)計方法這門課程要如何學(xué)習(xí)?

一、課程概覽

本單元的學(xué)習(xí)目標(biāo)是了解統(tǒng)計學(xué)習(xí)、推理、探索性數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代計算密集型方法。將介紹先進的統(tǒng)計學(xué)習(xí)計算方法，包括聚類、密度估計、平滑、預(yù)測模型、模型選擇、組合優(yōu)化方法、抽樣方法、Bootstrap和蒙特卡羅方法。此外，該單元還將演示如何在實踐中有效地將上述技術(shù)應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集。

二、關(guān)于計算統(tǒng)計

計算統(tǒng)計學(xué)是計算科學(xué)的一個領(lǐng)域，其重點是統(tǒng)計數(shù)理科學(xué)。計算統(tǒng)計領(lǐng)域正在以驚人的速度發(fā)展，并取得了大量進展。這促使統(tǒng)計界呼吁，需要將更廣泛的計算概念納入課程，作為普通統(tǒng)計教育的一部分。

計算統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的目標(biāo)與傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的目標(biāo)相同：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，并從中獲得有價值的見解。不過，計算統(tǒng)計學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)的主要區(qū)別在于，計算統(tǒng)計學(xué)側(cè)重于利用計算機密集型統(tǒng)計方法，尤其是在樣本量極大且數(shù)據(jù)集不均勻的情況下。

盡管 "計算統(tǒng)計 "和 "統(tǒng)計計算 "這兩個術(shù)語在大多數(shù)情況下可以互換使用，但國際統(tǒng)計計算協(xié)會的前任主席之一卡洛-勞羅(Carlo Lauro)認為，這兩個術(shù)語之間是有區(qū)別的。

卡洛將 "統(tǒng)計計算 "定義為 "計算機科學(xué)在統(tǒng)計中的應(yīng)用"，而將 "計算統(tǒng)計 "定義為 "旨在設(shè)計一種算法，以便在計算機上實施統(tǒng)計方法，包括計算機時代之前無法想象的統(tǒng)計方法(如引導(dǎo)法、模擬法)，以及應(yīng)對分析上難以解決的問題"。

計算統(tǒng)計學(xué) "一詞也可指計算密集型統(tǒng)計技術(shù)，如馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、核密度估計、重采樣方法、局部回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及廣義加法模型。

三、計算統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)有何不同?

計算統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)之間的最大區(qū)別在于，計算統(tǒng)計處理并側(cè)重于處理統(tǒng)計問題，并使用計算設(shè)備來解決這些問題;而機器學(xué)習(xí)則處理并側(cè)重于在機器上模擬人類學(xué)習(xí)的問題。

四、計算統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)之間有什么區(qū)別?

計算統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的主要區(qū)別在于，計算統(tǒng)計學(xué)是科學(xué)計算的一個子領(lǐng)域，遵循科學(xué)的嚴(yán)謹性，而數(shù)據(jù)科學(xué)是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家傾向于接受任何能提供最佳商業(yè)價值的方法的領(lǐng)域。

五、統(tǒng)計學(xué)在計算機科學(xué)中的作用是什么?

統(tǒng)計學(xué)家和計算機科學(xué)家的作用有多種交匯和融合方式。讓我們以模型開發(fā)和數(shù)據(jù)挖掘為例。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法傾向于利用數(shù)據(jù)的先驗知識建立隨機模型。但相反，計算機科學(xué)方法則更傾向于算法模型，而不需要事先了解數(shù)據(jù)。這些方法最終在解決問題的嘗試中結(jié)合在一起。

計算機科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘過程也有對應(yīng)的統(tǒng)計過程。例如

1.數(shù)據(jù)采集和豐富工作包括收集數(shù)據(jù)或減少噪音的實驗設(shè)計

2.數(shù)據(jù)探索工作包括辨別分布和變異性

3.分析和建模與群體差異、降維、預(yù)測和分類相結(jié)合

4.表示和報告與可視化和交流相結(jié)合

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