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

一、課程概覽

本單元的學習目標是了解統(tǒng)計學習、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)計學習計算方法，包括聚類、密度估計、平滑、預測模型、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應用于大型數(shù)據(jù)集。

二、關于計算統(tǒng)計

計算統(tǒng)計學是計算科學的一個領域，其重點是統(tǒng)計數(shù)理科學。計算統(tǒng)計領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)計學領域的目標與傳統(tǒng)統(tǒng)計學的目標相同：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)計學與傳統(tǒng)統(tǒng)計技術的主要區(qū)別在于，計算統(tǒng)計學側(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 "計算機科學在統(tǒng)計中的應用"，而將 "計算統(tǒng)計 "定義為 "旨在設計一種算法，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(如引導法、模擬法)，以及應對分析上難以解決的問題"。

計算統(tǒng)計學 "一詞也可指計算密集型統(tǒng)計技術，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)絡以及廣義加法模型。

三、計算統(tǒng)計與機器學習有何不同?

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

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

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

五、統(tǒng)計學在計算機科學中的作用是什么?

統(tǒng)計學家和計算機科學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。

計算機科學的數(shù)據(jù)挖掘過程也有對應的統(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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