Estatística computacional

Alunos trabalhando na Sala de Máquinas de Estatística da London School of Economics em 1964.

A estatística computacional, ou computação estatística, é a interface entre estatística e ciência da computação. É a área da ciência computacional (ou computação científica) específica para a ciência matemática da estatística. Essa área também está se desenvolvendo rapidamente, levando a pedidos de que um conceito mais amplo de computação seja ensinado como parte da educação estatística geral.[1]

Como nas estatísticas tradicionais, o objetivo é transformar dados brutos em conhecimento[2] mas o foco está em métodos estatísticos intensivos em computador, como casos com tamanho de amostra muito grande e conjuntos de dados não homogêneos.[2]

Os termos "estatística computacional" e "computação estatística" são freqüentemente usados como sinônimos, embora Carlo Lauro (ex-presidente da Associação Internacional de Computação Estatística ) propusesse uma distinção, definindo "computação estatística" como "a aplicação da ciência da computação à estatística" e 'estatística computacional' como" visando o projeto de algoritmos para implementar métodos estatísticos em computadores, incluindo aqueles impensáveis antes da era do computador (por exemplo, bootstrap, simulação ), bem como lidar com problemas analiticamente intratáveis "[sic ].[3]

O termo 'estatística computacional' também pode ser usado para referir-se a métodos estatísticos computacionalmente intensivos, incluindo métodos de reamostragem, métodos de Monte Carlo da cadeia de Markov, regressão local, estimativa da densidade do núcleo, redes neurais artificiais e modelos aditivos generalizados.

Revistas de estatísticas computacionais

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  • Comunicações em Estatística - Simulação e Computação
  • Estatística Computacional
  • Estatística computacional e análise de dados
  • Revista de Estatística Computacional e Gráfica
  • Jornal de Computação Estatística e Simulação
  • Jornal de Software Estatístico
  • O Jornal R
  • Estatística e Computação
  • Wiley Interdisciplinary Reviews Estatísticas computacionais

Associações

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  • Associação Internacional para Computação Estatística

Referências

  1. Nolan, D. & Temple Lang, D. (2010). "Computing in the Statistics Curricula", The American Statistician 64 (2), pp.97-107.
  2. a b Wegman, Edward J. “Computational Statistics: A New Agenda for Statistical Theory and Practice.Journal of the Washington Academy of Sciences, vol. 78, no. 4, 1988, pp. 310–322. JSTOR
  3. Lauro, Carlo (1996), «Computational statistics or statistical computing, is that the question?», Computational Statistics & Data Analysis, 23 (1): 191–193, doi:10.1016/0167-9473(96)88920-1 

Leitura adicional

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  • Albert, J.H.; Gentle, J.E. (2004), Albert, James H; Gentle, James E, eds., «Special Section: Teaching Computational Statistics», The American Statistician, 58, doi:10.1198/0003130042872 
  • Wilkinson, Leland (2008), «The Future of Statistical Computing (with discussion)», Technometrics, 50 (4): 418–435, doi:10.1198/004017008000000460 
  • Drew, John H.; Evans, Diane L.; Glen, Andrew G.; Lemis, Lawrence M. (2007), Computational Probability: Algorithms and Applications in the Mathematical Sciences, ISBN 978-0-387-74675-3, Springer International Series in Operations Research & Management Science, Springer  Drew, John H.; Evans, Diane L.; Glen, Andrew G.; Lemis, Lawrence M. (2007), Computational Probability: Algorithms and Applications in the Mathematical Sciences, ISBN 978-0-387-74675-3, Springer International Series in Operations Research & Management Science, Springer 
  • Gentle, James E. (2002), Elements of Computational Statistics, ISBN 0-387-95489-9, Springer  Gentle, James E. (2002), Elements of Computational Statistics, ISBN 0-387-95489-9, Springer 
  • Gentle, James E.; Härdle, Wolfgang; Mori, Yuichi, eds. (2004), Handbook of Computational Statistics: Concepts and Methods, ISBN 3-540-40464-3, Springer  Gentle, James E.; Härdle, Wolfgang; Mori, Yuichi, eds. (2004), Handbook of Computational Statistics: Concepts and Methods, ISBN 3-540-40464-3, Springer 
  • Givens, Geof H.; Hoeting, Jennifer A. (2005), Computational Statistics, ISBN 978-0-471-46124-1, Wiley Series in Probability and Statistics, Wiley-Interscience  Givens, Geof H.; Hoeting, Jennifer A. (2005), Computational Statistics, ISBN 978-0-471-46124-1, Wiley Series in Probability and Statistics, Wiley-Interscience 
  • Klemens, Ben (2008), Modeling with Data: Tools and Techniques for Statistical Computing, ISBN 978-0-691-13314-0, Princeton University Press  Klemens, Ben (2008), Modeling with Data: Tools and Techniques for Statistical Computing, ISBN 978-0-691-13314-0, Princeton University Press 
  • Monahan, John (2001), Numerical Methods of Statistics, ISBN 978-0-521-79168-7, Cambridge University Press  Monahan, John (2001), Numerical Methods of Statistics, ISBN 978-0-521-79168-7, Cambridge University Press 
  • Rose, Colin; Smith, Murray D. (2002), Mathematical Statistics with Mathematica, ISBN 0-387-95234-9, Springer Texts in Statistics, Springer  Rose, Colin; Smith, Murray D. (2002), Mathematical Statistics with Mathematica, ISBN 0-387-95234-9, Springer Texts in Statistics, Springer 
  • Thisted, Ronald Aaron (1988), Elements of Statistical Computing: Numerical Computation, ISBN 0-412-01371-1, CRC Press  Thisted, Ronald Aaron (1988), Elements of Statistical Computing: Numerical Computation, ISBN 0-412-01371-1, CRC Press 
  • Gharieb, Reda. R. (2017), Data Science: Scientific and Statistical Computing, ISBN 978-3-330-97256-8, Noor Publishing  Gharieb, Reda. R. (2017), Data Science: Scientific and Statistical Computing, ISBN 978-3-330-97256-8, Noor Publishing 

Ligações externas

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Associações

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