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2019-12-16 10:35 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　《R語言與統(tǒng)計計算》共分12章：第1章為基礎(chǔ)知識，供初學(xué)者查閱；第2章為R軟件簡明教程；第3、4章分別為探索性數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)；第5、6、7章分別為蒙特卡羅、隨機模擬實驗、隨機過程計算與仿真；第8、9章分別為方差分析、回歸分析；第10、11、12章為現(xiàn)代統(tǒng)計計算方法，分別介紹Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其應(yīng)用。
　　《R語言與統(tǒng)計計算》可作為普通高等院校統(tǒng)計、經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)等專業(yè)的統(tǒng)計軟件、統(tǒng)計計算、統(tǒng)計實驗及其相關(guān)課程的學(xué)習(xí)用書。

作者簡介:

目錄:1 基礎(chǔ)知識
1．1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1．2 概率論
1．3 初識隨機模擬方法
1．4 誤差
習(xí)題1

2 R軟件簡明教程
2．1 R軟件介紹
2．2 R向量
2．3 矩陣與數(shù)組
2．4 因子、列表與數(shù)據(jù)框
2．5 程序設(shè)計
2．6 繪圖
習(xí)題2

3 探索性數(shù)據(jù)分析
3．1 數(shù)據(jù)的整理與顯示
3．2 數(shù)據(jù)分布的描述與分析
習(xí)題3

4 統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)
4．1 參數(shù)估計
4．2 假設(shè)檢驗
4．3 分布擬合優(yōu)度檢驗
4．4 關(guān)聯(lián)性檢驗
習(xí)題4

5 蒙特卡羅
5．1 蒙特卡羅基本理論
5．2 利用隨機數(shù)函數(shù)生成隨機數(shù)
5．3 利用反函數(shù)及變換抽樣法生成隨機數(shù)
5．4 利用近似抽樣生成隨機數(shù)
5．5 利用蒙特卡羅方法進(jìn)行定積分計算
5．6 蒙特卡羅方法與反常積分
習(xí)題5

6 隨機模擬實驗
6．1 古典概型實驗
6．2 幾何概型實驗
6．3 火炮射擊實驗
6．4 幾個初等隨機系統(tǒng)實驗
6．5 大數(shù)定律實驗
6．6 中心極限定理實驗
6．7 賭博模型
6．8 山羊與轎車選擇實驗
6．9 報童策略問題
習(xí)題6

7 隨機過程計算與仿真
7．1 隨機游動與二項過程仿真
7．2 泊松過程的計算與仿真
7．3 隨機服務(wù)系統(tǒng)仿真
7．4 馬氏鏈的計算與仿真
7．5 布朗運動的計算與仿真
習(xí)題7

8 方差分析與試驗設(shè)計
8．1 單因素方差分析
8．2 兩因素等重復(fù)試驗的方差分析
習(xí)題8

9 回歸分析
9．1 變量間的統(tǒng)計關(guān)系
9．2 多元線性回歸分析
9．3 基于Logistic回歸模型的本科畢業(yè)生去向分析
習(xí)題9

10 Bootstrap方法
10．1 非參數(shù)Bootstrap方法簡介
10．2 Bootstrap方法與BaysBootstrap方法的比較
10．3 基于Bootstrap方法的回歸分析的比較
習(xí)題10

11 EM算法
11．1 EM算法基本理論
11．2 基于EM算法的分組數(shù)據(jù)場合逆威布爾分布的參數(shù)估計
習(xí)題l1

12 MCMC方法及其應(yīng)用
12．1 MCMC方法基本知識
12．2 M-H算法
12．3 基于M-H算法的混合參數(shù)貝葉斯估計
12．4 三參數(shù)威布爾分布Bayes估計的混合Gibbs算法
習(xí)題12

附錄隨機數(shù)生成的高級方法
參考文獻(xiàn)

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