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  • 重構大數據統計/阿裡巴巴集團技術叢書/大數據叢書
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    內容介紹



    • 出版社:電子工業
    • ISBN:9787121225000
    • 作者:楊旭
    • 頁數:392
    • 出版日期:2014-08-01
    • 印刷日期:2014-08-01
    • 包裝:平裝
    • 開本:16開
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字數:502千字
    • 大數據的統計計算是進行數據探索和分析挖掘的
      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,它關繫到數據探索
      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。《重構大數據統計》一書的作者楊旭就
      是從統計計算的算法入手,重構其計算過程,從而同
      時降低資源使用量和計算時間。本書提出了一套完整
      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。基於本書內容開發的數據分析工具已
      經在阿裡巴巴集團內部的多個部門使用,並取得顯著
      效果。另外,本書還提供大量的示例程序代碼幫助讀
      者進一步了解算法細節,便於將書中的方法運用於實
      際計算。
      本書適合對大數據分析感興趣的讀者閱讀,本書
      前面章節比較容易理解,包含了常用統計量的計算;
      後面的各章節需要讀者具備一些基礎知識。建議讀者
      根據自己的興趣和工作需要,選擇相應的內容進行參
      考。
    • 第1章 基本概念
      1.1 數據類型
      1.2 總體和樣本
      1.3 參數和統計量
      1.4 分布式計算
      第2章 單變量基本統計量
      2.1 數量統計量
      2.1.1 樣本方差為何除以n-1
      2.1.2 數據分布與標準差的關繫
      2.1.3 新的計算公式
      2.1.4 代碼實現
      2.2 頻數統計量
      2.3 次序統計量
      2.3.1 通過排序方法計算次序統計量
      2.3.2 不需排序就可計算的次序統計量
      2.3.3 基於頻數信息計算次序統計量
      2.3.4 中位數、眾數和均值的關繫
      第3章 單變量數據的分布
      3.1 直方圖
      3.1.1 直方圖的計算
      3.1.2 算法實現
      3.1.3 已知數據頻數的情況下求直方圖
      3.1.4 日期類型直方圖
      3.2 經驗分布
      3.3 近似分位數和近似百分位數
      3.4 PP、QQ概率圖
      3.5 單變量的基本統計信息
      第4章 多變量的數據特征
      4.1 協方差
      4.2 相關繫數
      4.3 協方差和相關繫數的計算實現
      4.4 數據表的基本統計結果
      第5章 數據探索
      5.1 擴展直方圖
      5.1.1 計算方法
      5.1.2 代碼實現
      5.2 交叉表
      第6章 極限定理
      6.1 大數定理
      6.2 中心極限定理
      第7章 常用的分布函數介紹
      7.1 基本定義
      7.2 標準正態分布(Z分布或U分布)
      7.3 卡方分布(X2分布)
      7.4 學生T分布
      7.5 F分布
      第8章 常用分布函數計算
      8.1 函數定義
      8.2 函數性質及相互間的關繫
      8.3 分布函數關繫圖
      8.4 分布函數的計算
      8.4.1 計算Γ(x)
      8.4.2 計算CDFΓ
      8.4.3 計算CDFΒ
      8.4.4 計算IDFΓ和CDFΒ
      8.4.5 其他函數的計算
      8.5 生成常用分布的隨機數
      第9章 參數估計
      9.1 點估計與區間估計
      9.2 單個總體的參數估計
      9.2.1 不同情況的參數估計表達式
      9.2.2 單個總體參數估計的實現
      9.3 兩個總體的參數估計
      9.3.1 不同情況的參數估計表達式
      9.3.2 兩個總體參數估計的實現
      **0章 假設檢驗
      10.1 基本概念
      10.2 參數檢驗
      10.3 單個總體參數的檢驗
      10.3.1 各種情況下的檢驗方法
      10.3.2 單個總體參數檢驗方法的實現
      10.3.3 不同檢驗方法的選擇
      10.4 兩個總體參數的檢驗
      10.4.1 各種情況下的檢驗方法
      10.4.2 兩個總體參數檢驗方法的實現
      10.4.3 不同檢驗方法的選擇
      **1章 非參數檢驗
      11.1 Pearson擬合優度X2檢驗
      11.2 兩個變量的列聯表檢驗
      11.3 K-S檢驗
      11.3.1 單樣本K-S檢驗
      11.3.2 雙樣本K-S檢驗
      11.4 符號檢驗
      11.5 秩統計量和秩檢驗方法
      11.5.1 Wilcoxon秩和檢驗
      11.5.2 Wilcoxon符號秩和檢驗
      11.5.3 Kruskal-Wallis檢驗
      11.5.4 Friedman檢驗
      **2章 方差分析
      12.1 單因素方差分析
      12.1.1 計算流程
      12.1.2 代碼實現
      12.1.3 方差分析與T檢驗的關繫
      12.1.4 方差分析中的多重比較方法
      12.2 雙因素方差分析
      12.2.1 無交互作用的雙因素方差分析
      12.2.2 有交互作用的雙因素方差分析
      **3章 多元線性回歸
      13.1 數學模型
      13.2 顯著性檢驗
      13.3 計算步驟
      13.4 代碼實現
      13.5 多重共線性
      13.5.1 度量指標
      13.5.2 代碼實現
      13.5.3 應用示例
      13.6 逐步回歸
      **4章 主成分分析
      14.1 計算步驟
      14.2 代碼實現
      14.3 應用舉例
      **5章 判別分析
      15.1 距離判別
      15.1.1 Mahalanobis距離
      15.1.2 模型訓練和預測
      15.2 Fisher判別
      15.3 Bayes判別
      15.3.1 樸素Bayes判別
      15.3.2 模型訓練和預測
      15.4 判別算法的綜合模型
      15.5 應用舉例
      **6章 模型評估曲線
      16.1 相關概念
      16.2 定義
      16.2.1 ROC曲線
      16.2.2 上升圖和反饋率-**率線
      16.3 計算實現
      參考文獻
     
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