Julia介紹&序言

閱讀時間約 2 分鐘
Julia是為了滿足高效能數值分析和計算科學的需要而設計的程式語言,如同樣被廣泛應用在數值分析和計算科學領域的Python及R一般,Julia入手難度低也對使用者友善,但在此同時Julia又具有C-like的速度,解決了Python及R執行速度不快的詬病。
Julia設計者的理念為設計一個開源軟體,它要像C語言一般快速而又要像Python般通用、像R般在統計分析上得心應手。於是Julia就這樣誕生了,同時具有C-like的速度以及Python般的高可讀性。Julia是一個相當新的語言,社群不大,中文的資源尤其稀缺,因此希望能透過此系列文推廣Julia,拋磚引玉,並且介紹統計的實務應用。
同時具有高可讀性又有高運算能力的程式語言聽起來很棒吧?
Julia還能夠解決Two Languages Problem。
所謂的two languages problem指的是儘管Python及R很萬用,但其速度並不快,因此當程式設計師需要處理極其龐大、複雜的資料且講究運行速度時,需要使用一些更低階且執行速度更快的程式語言如: C/C++。因為這個原因,程式設計師往往需要花心力學會兩種語言,一個高階語言如Python和一個低階語言如C,並且在兩種語言的使用上不斷轉換。

序言

此篇系列文文章的組成大致上為
  1. 闡述一個重要的統計概念
  2. 利用Julia模擬或示範該統計概念
  3. 解釋Julia程式碼的意思
希望能夠透過這樣的方式讓讀者能學會重要的統計概念又能夠理解如何在Julia上實作,同時精進統計能力及程式撰寫能力。
此系列文的程式碼引用自兩位昆士蘭大學教授Yoni Nazarathy及Hayden Klok 所提供的Statistics With Julia。 原文PDF可以從https://statisticswithjulia.org/取得,而所有程式碼皆放在https://github.com/h-Klok/StatsWithJuliaBook。由衷感謝他們的貢獻。
然為避免抄襲之嫌,我援引他們放在Github上有MIT licence的程式(被授權人有權利使用、複製、修改、合併、出版發行、散布、再授權和/或販售軟體及軟體的副本,及授予被供應人同等權利)並且以自己的話闡述範例、講解程式而非單純翻譯Statistics With Julia的內容。
有興趣可以參考原文文章:https://www.juliansweb.com/julia-preface
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點估計(point estimation)是指用樣本資料來估計母體參數,使用一個點的數值表示其估計值,因此稱為點估計。事實上我們相當常見的樣本平均數或樣本變異數就是點估計,我們是使用樣本資料計算出一個數值,然後再用這個點的數值去估計母體的參數。
一篇文章帶你搞懂何謂蒙地卡羅法。
這是一個資源有限的世界,我們所能得到的東西,能夠使用的金錢、時間,都是有限的,那我們能如何在這些有限的資源中做選擇呢?
每一個國家/經濟體的經濟制度都有所不同,但可以被約略劃分成市場經濟體系、混合經濟體系和計劃經濟體系。這一篇我們就來介紹兩個最常被拿來做比較,也分別分散在光譜的最兩端的兩個制度
個體經濟學和總體經濟學相互用不同的角度來觀察經濟行為。個體經濟學專注在經濟層面中個體的行為。而總體經濟學在研究經濟時則是把經濟視作一個整體切入,使用國民收入、經濟整體的投資和消費等總體性的統計概念來分析經濟運行規律。
經濟學是一門研究人類在資源及預算有限的情況下如何作出選擇的科學,也就是說研究人類在面對稀缺性時會如何做出選擇的科學。這些選擇包含了日常生活購物、大學科系的抉擇…
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