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2019-10-18 14:10 來源：京東作者：京東

統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)及R語言模擬

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內(nèi)容簡介:　　《統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)及R語言模擬》主要介紹了統(tǒng)計(jì)模擬實(shí)驗(yàn)與R語言應(yīng)用，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性。

作者簡介:

目錄:總序
前言

1 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生與檢驗(yàn)
1.1 用R語言產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
1.1.1 離散型隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
1.1.2 連續(xù)型隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
1.2 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的理論方法
1.2.1 偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的一般方法
1.2.2 逆變換方法
1.2.3 接受拒絕法
1.2.4 復(fù)合法
1.2.5 廣義變換方法
1.3 隨機(jī)數(shù)檢驗(yàn)
1.3.1 均勻性檢驗(yàn)
1.3.2 獨(dú)立性檢驗(yàn)
1.3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

2 積分模擬與優(yōu)化方法
2.1 大數(shù)定律積分法
2.1.1 伯努利大數(shù)定律積分模擬
2.1.2 辛欽大數(shù)定律積分模擬
2.2 積分的精度
2.3 重要抽樣法積分
2.4 優(yōu)化
2.4.1 矩估計(jì)中的優(yōu)化
2.4.2 極大似然估計(jì)中的優(yōu)化

3 方差縮減方法
3.1 對(duì)偶變量法
3.2 控制變量法
3.3 條件期望法
3.4 分層抽樣法
3.5 重要抽樣法

4 MCMC方法
4.1 Metropolis—Hastings算法
4.2 Gibbs抽樣方法
4.3 EM算法
4.4 Jackknife方法
4.5 Bootstrap方法

5 系統(tǒng)模擬仿真
5.1 Buffon投針問題
5.2 趕火車問題
5.3 追逐問題
5.4 保險(xiǎn)問題
5.5 魚塘魚量問題
5.6 收銀員問題
5.7 儲(chǔ)備問題
5.8 亞式期權(quán)定價(jià)問題

6 R語言與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
6.1 R語言
6.1.1 數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)與運(yùn)算
6.1.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
6.1.3 循環(huán)與函數(shù)創(chuàng)建
6.2 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
6.2.1 探索性數(shù)據(jù)分析
6.2.2 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
6.2.3 回歸與方差分析

參考文獻(xiàn)

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