计算统计学
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。
历史
虽然计算统计学在今天得到了广泛应用,但在统计学界被接受的历史其实相对较短。大多数情况下,统计领域的奠基人在开发计算统计方法时依赖数学与渐进逼近。[4]
统计学领域中,“计算机”(computer,即字面上的“计算用的机器”)一词首次出现于Robert P. Porter于1891年发表在《美国统计协会杂志》(Journal of the American Statistical Association)中的一篇文章,文章讨论了赫尔曼·霍利里思的机器在美国第11次人口普查中的使用情况。赫尔曼·霍利里思的机器又叫穿孔制表机(tabulating machine),是电动机械学机器,用于协助汇总存储在打孔卡上的信息。发明者赫尔曼·霍利里思(1860年2月29日 – 1929年11月7日)是美国商人、发明家、统计学家,穿孔制表机于1884年获得专利,用在了美国1890年的人口普查中。1880年普查大约有5000万人参与,用了7年多时间才完成制表工作;而1890年普查时,人口有超过6200万,却只用了不到一年时间。这标志着机械化计算统计与半自动数据处理系统时代的开端。 1908年,威廉·戈塞进行了现在广为人知的蒙特卡洛模拟,从而发现了学生t-分布。[5]在计算方法的帮助下,他还绘制了经验分布图与相应的理论分布图。计算机给模拟带来了革命性变化,使复制戈塞的实验变得不过是一种练习。[6][7]
后来,科学家们提出了生成伪随机性偏差的计算方法,用逆累积分布函数或接受-拒绝方法将均匀偏差转换为其他分布形式,并开发了马尔可夫链蒙特卡洛的状态空间方法。[8]1947年,兰德公司首次尝试全自动生成随机数,生成的随机数表整合为《百万乱数表》,于1955年出版。
到20世纪50年代中期,已经有多篇文章和专利提出了随机数生成器的设备,[9]其开发源于用随机数进行模拟和统计分析中其他基本组成的需要,其中最著名的是ERNIE,它产生的随机数决定了英国发行的彩票债券Premium Bond的中奖者。1958年,约翰·图基发明了大折刀(jackknife),是一种在非标准条件下减少样本参数估计偏差的方法。[10]这就需要计算机操作,至此,计算机使很多繁琐的统计研究变得可行。[11]
方法
协会
- 国际统计计算协会
参考文献
- Nolan, D. & Temple Lang, D. (2010). "Computing in the Statistics Curricula", The American Statistician 64 (2), pp.97-107.
- Wegman, Edward J. “Computational Statistics: A New Agenda for Statistical Theory and Practice. (页面存档备份,存于)” Journal of the Washington Academy of Sciences (页面存档备份,存于), vol. 78, no. 4, 1988, pp. 310–322. JSTOR
- Lauro, Carlo, , Computational Statistics & Data Analysis, 1996, 23 (1): 191–193, doi:10.1016/0167-9473(96)88920-1
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阅读更多
文章
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书
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