这本书没有假设读者在统计方面有任何预先训练,这本书的第一部分描述了基本的统计原理,从一个观点,使他们的缺点直观和容易理解。重点是用语言和图形来描述概念。第二部分描述了解决第一部分所涵盖问题的现代方法。使用来自实际研究的数据,包括许多例子来说明传统程序的实际问题,以及更多的现代方法如何能对统计研究的许多领域中得出的结论产生实质性的影响。

这本书的第二版包括了自从第一版出现以来发生的一些进展和见解。包括与中位数相关的新结果,回归,关联的测量,比较依赖组的策略,处理异方差的方法,以及效应量的测量。

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相关内容

这是一本关于理论计算机科学的本科入门课程的教科书。这本书的教育目的是传达以下信息:

• 这种计算出现在各种自然和人为系统中,而不仅仅是现代的硅基计算机中。 • 类似地,除了作为一个极其重要的工具,计算也作为一个有用的镜头来描述自然,物理,数学,甚至社会概念。 • 许多不同计算模型的普遍性概念,以及代码和数据之间的二元性相关概念。 • 一个人可以精确地定义一个计算的数学模型,然后用它来证明(有时只是猜测)下界和不可能的结果。 • 现代理论计算机科学的一些令人惊讶的结果和发现,包括np完备性的流行、交互作用的力量、一方面的随机性的力量和另一方面的去随机化的可能性、在密码学中“为好的”使用硬度的能力,以及量子计算的迷人可能性。

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解锁数据的力量,第二版继续使用这些直观的方法,如随机化和自举间隔介绍统计推断的基本思想。这些方法通过真实相关的例子被赋予生命,通过易于使用的统计软件,并可在课程的早期阶段使用。这个项目包括更传统的方法,如t检验,卡方文本等,但只有在学生对随机方法的推理有了强烈的直觉理解之后。整个课程的重点是数据分析,主要目标是让学生能够有效地收集数据,分析数据,并解释从数据中得出的结论。程序是由真实的数据和真实的应用驱动的。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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这本书的第五版继续讲述如何运用概率论来深入了解真实日常的统计问题。这本书是为工程、计算机科学、数学、统计和自然科学的学生编写的统计学、概率论和统计的入门课程。因此,它假定有基本的微积分知识。

第一章介绍了统计学的简要介绍,介绍了它的两个分支:描述统计学和推理统计学,以及这门学科的简短历史和一些人,他们的早期工作为今天的工作提供了基础。

第二章将讨论描述性统计的主题。本章展示了描述数据集的图表和表格,以及用于总结数据集某些关键属性的数量。

为了能够从数据中得出结论,有必要了解数据的来源。例如,人们常常假定这些数据是来自某个总体的“随机样本”。为了确切地理解这意味着什么,以及它的结果对于将样本数据的性质与整个总体的性质联系起来有什么意义,有必要对概率有一些了解,这就是第三章的主题。本章介绍了概率实验的思想,解释了事件概率的概念,并给出了概率的公理。

我们在第四章继续研究概率,它处理随机变量和期望的重要概念,在第五章,考虑一些在应用中经常发生的特殊类型的随机变量。给出了二项式、泊松、超几何、正规、均匀、伽玛、卡方、t和F等随机变量。

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题目

Fundamentals of Graphics Using

简介

本书介绍了2D和3D图形的基本概念和原理,是为学习图形和/或多媒体相关主题的本科生和研究生编写的。 关于图形的大多数书籍都使用C编程环境来说明实际的实现。 本书偏离了这种常规做法,并说明了为此目的使用MATLAB®的情况。 MathWorks,Inc.的MATLAB是一种数据分析和可视化工具,适用于算法开发和仿真应用。 MATLAB的优点之一是它包含内置函数的大型库,与其他当代编程环境相比,该库可用于减少程序开发时间。 假定该学生具有MATLAB的基本知识,尤其是各种矩阵运算和绘图功能。 提供了MATLAB代码,作为对特定示例的解答,读者可以简单地复制并粘贴代码来执行它们。 通常,代码显示预期结果的答案,例如曲线方程,混合函数和变换矩阵,并绘制最终结果以提供解决方案的直观表示。 本书的目的是,首先,演示如何使用MATLAB解决图形问题,其次,通过可视化表示和实际示例,帮助学生获得有关主题的深入知识。

本书大致分为两个部分:2D图形和3D图形,尽管在某些地方这两个概念重叠在一起主要是为了突出它们之间的差异,或者是为了使用较简单的概念使读者为更复杂的概念做准备。

本书的第一部分主要讨论与2D图形有关的概念和问题,涵盖了五章:(1)内插样条线,(2)混合函数和混合样条线,(3)近似样条线,(4)2D变换, (5)样条曲线属性。

第1章介绍了各种类型的插值样条及其使用多项式的表示。 详细讨论了样条方程的推导原理以及所涉及的矩阵代数的理论概念,然后通过数值示例和MATLAB代码来说明过程。 在大多数示例后均附有图形化图表,以使读者能够直观地看到方程式如何根据给定的起点,终点和其他相关参数转换为相应的曲线。 本章还重点介绍了使用线性,二次方和三次方变体的样条方程的标准或空间形式以及参数形式的这些过程的差异。

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主题: Large-scale and high-dimensional statistical learning methods and algorithms

摘要: 在过去的二十年中,基因组学,神经科学,经济学和互联网服务等许多领域已经产生了越来越大的,具有高维,大样本量或两者兼有的数据集。这为我们提供了前所未有的机会,可以从数据中检索和推断出有价值的信息。同时,这也给统计方法和计算算法提出了新的挑战。一方面,我们希望制定一个合理的模型来捕获所需的结构并提高统计估计和推断的质量。另一方面,面对越来越大的数据集,计算可能是一个很难得出有意义结论的障碍。本文站在两个主题的交集上,提出了统计方法来捕获数据中的所需结构,并寻求可扩展的方法来优化超大型数据集的计算。我们提出了使用套索/弹性网解决大规模稀疏回归问题的可扩展且灵活的框架,以及在存在多个相关响应和其他细微差别(例如缺失值)的情况下解决稀疏降阶回归的可扩展框架。针对R软件包snpnet和multiSnpnet中PLINK 2.0格式的基因组数据开发了优化的实现。这两种方法已在UK Biobank的超大型和超大规模研究中得到证明,并且与传统的预测建模方法相比有了显着改进。此外,我们考虑另一类高维问题,即异类因果效应估计。与监督学习不同,此类问题的主要挑战在于,在历史数据中,我们从未观察到硬币的另一面,因此我们无法获得治疗之间真正差异的地面真理。我们建议采用非参数统计学习方法,尤其是梯度增强和多元自适应回归样条,以根据可用的预测因子来估计治疗效果。

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作为布尔逻辑的替代

虽然逻辑是理性推理的数学基础和计算的基本原理,但它仅限于信息既完整又确定的问题。然而,许多现实世界的问题,从金融投资到电子邮件过滤,本质上是不完整或不确定的。概率论和贝叶斯计算共同提供了一个处理不完整和不确定数据的框架。

不完全和不确定数据的决策工具和方法

贝叶斯编程强调概率是布尔逻辑的替代选择,它涵盖了为真实世界的应用程序构建概率程序的新方法。本书由设计并实现了一个高效概率推理引擎来解释贝叶斯程序的团队编写,书中提供了许多Python示例,这些示例也可以在一个补充网站上找到,该网站还提供了一个解释器,允许读者试验这种新的编程方法。

原则和建模

只需要一个基本的数学基础,本书的前两部分提出了一种新的方法来建立主观概率模型。作者介绍了贝叶斯编程的原理,并讨论了概率建模的良好实践。大量简单的例子突出了贝叶斯建模在不同领域的应用。

形式主义和算法

第三部分综合了已有的贝叶斯推理算法的工作,因为需要一个高效的贝叶斯推理引擎来自动化贝叶斯程序中的概率演算。对于想要了解贝叶斯编程的形式主义、主要的概率模型、贝叶斯推理的通用算法和学习问题的读者,本文提供了许多参考书目。

常见问题

第四部分连同词汇表包含了常见问题的答案。作者比较了贝叶斯规划和可能性理论,讨论了贝叶斯推理的计算复杂性,讨论了不完全性的不可约性,讨论了概率的主观主义和客观主义认识论。

贝叶斯计算机的第一步

创建一个完整的贝叶斯计算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的编程语言和新的硬件。本书着重于方法论和算法,描述了实现这一目标的第一步。它鼓励读者探索新兴领域,例如仿生计算,并开发新的编程语言和硬件架构。

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贝叶斯数据分析第三版,这本经典的书被广泛认为是关于贝叶斯方法的主要著作,用实用的方法来分析数据和解决研究问题。贝叶斯数据分析,第三版继续采取一种实用的方法来分析使用最新的贝叶斯方法。作者——统计界权威——在介绍高级方法之前,先从数据分析的角度介绍基本概念。在整个文本中,大量的工作示例来自实际应用和研究,强调在实践中使用贝叶斯推理。

第三版新增

  • 非参数建模的四个新章节
  • 覆盖信息不足的先验和边界回避的先验
  • 关于交叉验证和预测信息标准的最新讨论
  • 改进的收敛性监测和有效的样本容量计算迭代模拟
  • 介绍了哈密顿的蒙特卡罗、变分贝叶斯和期望传播
  • 新的和修改的软件代码

这本书有三种不同的用法。对于本科生,它介绍了从第一原则开始的贝叶斯推理。针对研究生,本文提出了有效的方法,目前贝叶斯建模和计算的统计和相关领域。对于研究人员来说,它提供了应用统计学中的各种贝叶斯方法。其他的资料,包括例子中使用的数据集,所选练习的解决方案,以及软件说明,都可以在本书的网页上找到。

贝叶斯数据分析课程

https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/index.html

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书名: Multiple View Geometry in Computer Vision

主要内容:

该书分为六个部分,并有七个简短的附录。每个部分都引入了一个新的几何关系:背景的单应性,单视点的相机矩阵,两视点的基本矩阵,三视点的三焦张量,四视点的四焦张量。在每种情况下,都有一章描述这种关系、它的性质和应用,并有相应的一章描述从图像测量中进行估计的算法。所述的估计算法范围从廉价、简单的方法到目前被认为是最佳可用的最优算法。

第0部分:背景 这一部分比其他部分更像是教程。介绍了2-空间和3-空间射影几何的中心思想(如理想点和绝对二次曲线);几何图形如何表示、处理和估计;以及几何图形如何与计算机视觉中的各种目标相联系,如校正平面图像以消除透视畸变。

第1部分:单视图几何 在这里,各种各样的相机模型的透视投影从3-空间到一个图像的定义和他们的解剖探索。介绍了利用传统的标定对象技术进行标定的方法,以及从消失点和消失线进行摄像机标定的方法。

第2部分:双视图几何 介绍了双摄像机的极外几何结构、图像点对应的射影重建、射影模糊的解决方法、最佳三角剖分、通过平面实现视图之间的转换。

第3部分:三视图几何 这里描述了三个相机的三焦几何结构,包括点对应从两个视图到第三个视图的转换,以及线对应的类似转换;计算几何从点和线对应,检索相机矩阵。

第4部分:多视角 这部分有两个目的。首先,它将三视图几何扩展到四个视图(一个较小的扩展),并描述了适用于n视图的估计方法,例如Tomasi和Kanade的因式分解算法,用于同时从多个图像计算结构和运动。其次,它涵盖了在前几章中提到过的主题,但通过强调它们的共性,可以更全面、更一致地理解这些主题。示例包括推导对应关系的多线性视图约束、自动校准和模糊解决方案。

附录: 这些描述了进一步的背景资料张量,统计,参数估计,线性和矩阵代数,迭代估计,稀疏矩阵系统的解,和特殊的投影变换。

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《计算机视觉中的多视图几何(第2版)》英文版.pdf
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近几十年来,数据缺失的问题引起了广泛关注。这个新版本由两个公认的专家在这个问题上提供了一个最新的实用方法处理缺失数据问题。将理论与应用相结合,作者Roderick Little和Donald Rubin回顾了该主题的历史方法,并描述了缺失值的多元分析的简单方法。然后,他们提供了一个连贯的理论来分析基于概率的问题,这些概率来自于数据的统计模型和缺失数据的机制,然后他们将该理论应用到广泛的重要缺失数据的问题。

统计分析与缺失的数据,第三版开始给读者介绍缺失数据和解决它的方法。它查看创建丢失数据的模式和机制,以及丢失数据的分类。然后,在讨论完整案例分析和可用案例分析(包括加权方法)之前,对实验中缺失的数据进行检查。新版本扩大了它的覆盖面,包括最近的工作,如不响应抽样调查,因果推理,诊断方法,灵敏度分析,在许多其他主题。

  • 一个更新的“经典”由著名的权威写的主题
  • 超过150个练习(包括许多新的)
  • 介绍了最近的一些重要方法的研究工作,如多重归算、加权的稳健替代方法和贝叶斯方法
  • 根据过去的学生反馈和课堂经验修改以前的主题
  • 包含一个更新和扩展的书目

2017年,国际统计研究所(International Statistical Institute)将卡尔·皮尔森奖(Karl Pearson Prize)授予了这两位作者,以表彰他们对统计理论、方法或应用产生深远影响的研究贡献。

第三版统计分析缺失的数据,是一个理想的教科书,为本科高年级和/或刚开始研究生水平的学科学生。它也是一个优秀的信息来源,为应用统计学家和在政府行业的从业人员提供参考。

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