STAT5003：计算统计方法如何学习?

计算统计学或统计计算侧重于将统计学与计算机科学结合起来，将原始数据转化为知识。那么悉尼大学STAT5003：计算统计方法这门课程要如何学习?

一、课程概览

本单元的学习目标是了解统计学习、推理、探索性数据分析和数据挖掘的现代计算密集型方法。将介绍先进的统计学习计算方法，包括聚类、密度估计、平滑、预测模型、模型选择、组合优化方法、抽样方法、Bootstrap和蒙特卡罗方法。此外，该单元还将演示如何在实践中有效地将上述技术应用于大型数据集。

二、关于计算统计

计算统计学是计算科学的一个领域，其重点是统计数理科学。计算统计领域正在以惊人的速度发展，并取得了大量进展。这促使统计界呼吁，需要将更广泛的计算概念纳入课程，作为普通统计教育的一部分。

计算统计学领域的目标与传统统计学的目标相同：将原始数据转化为知识，并从中获得有价值的见解。不过，计算统计学与传统统计技术的主要区别在于，计算统计学侧重于利用计算机密集型统计方法，尤其是在样本量极大且数据集不均匀的情况下。

尽管 "计算统计 "和 "统计计算 "这两个术语在大多数情况下可以互换使用，但国际统计计算协会的前任主席之一卡洛-劳罗(Carlo Lauro)认为，这两个术语之间是有区别的。

卡洛将 "统计计算 "定义为 "计算机科学在统计中的应用"，而将 "计算统计 "定义为 "旨在设计一种算法，以便在计算机上实施统计方法，包括计算机时代之前无法想象的统计方法(如引导法、模拟法)，以及应对分析上难以解决的问题"。

计算统计学 "一词也可指计算密集型统计技术，如马尔可夫链蒙特卡罗方法、核密度估计、重采样方法、局部回归、人工神经网络以及广义加法模型。

三、计算统计与机器学习有何不同?

计算统计与机器学习之间的最大区别在于，计算统计处理并侧重于处理统计问题，并使用计算设备来解决这些问题;而机器学习则处理并侧重于在机器上模拟人类学习的问题。

四、计算统计与数据科学之间有什么区别?

计算统计学和数据科学的主要区别在于，计算统计学是科学计算的一个子领域，遵循科学的严谨性，而数据科学是一个数据科学家倾向于接受任何能提供最佳商业价值的方法的领域。

五、统计学在计算机科学中的作用是什么?

统计学家和计算机科学家的作用有多种交汇和融合方式。让我们以模型开发和数据挖掘为例。传统的统计方法倾向于利用数据的先验知识建立随机模型。但相反，计算机科学方法则更倾向于算法模型，而不需要事先了解数据。这些方法最终在解决问题的尝试中结合在一起。

计算机科学的数据挖掘过程也有对应的统计过程。例如

1.数据采集和丰富工作包括收集数据或减少噪音的实验设计

2.数据探索工作包括辨别分布和变异性

3.分析和建模与群体差异、降维、预测和分类相结合

4.表示和报告与可视化和交流相结合

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