计算统计学
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计算统计学或统计计算是统计学与计算机科学之间的纽带,是指通过计算方法实现的统计方法。计算统计学是计算科学中专门针对统计学数学科学的领域,目前还在迅速发展,因此有人呼吁在普通统计教育中教授更广泛的计算概念。[1]
与传统统计学一样,其目标是将原始数据转化为知识,[2]而重点在于计算机密集型统计方法,例如样本量非常大的情形与非齐性数据集等。[2]
“计算统计学”(computational statistics)与“统计计算”(statistical computing)两词常常混用,国际统计计算协会前主席Carlo Lauro建议加以区分,“统计计算”可定义为“计算机科学在统计学中的应用”,“计算统计学”则定义为“在计算机上实现统计方法的算法的设计,包括前计算机时代无法想象的算法(如自助法、蒙特卡洛方法等),并应对用分析难以解决的问题”。[3]
“计算统计学”也可指计算密集型统计方法,如重抽样、马尔可夫链蒙特卡洛、局部回归、核密度估计、人工神经网络与广义加性模型。