本书是统计计算课程的实验手册。内容包括R软件基础、随机数生成、统计算法、马尔可夫链蒙特卡罗方法，本书力图为学生展示统计计算中丰富多样的实验内容，并提供非唯一的解答及提示，以鼓励学生创新地给出不同的答案。
本书可作为普通高等院校统计学专业本科生和应用统计硕士研究生的教材，同时也可作为从事统计理论研究和实际应用的统计工作者、教师和学生的教学参考书，以及从事社会学、教育学、心理学、经济学、金融学、人口学、生物医学和临床研究等领域的理论研究者和实际应用者参考阅读。

丛书序
前言
第1章 R软件基础
1.1 软件安装
1.2 R语言的基本语法及结构
1.3 R语言中的循环结构及判别结构
1.4 R中常见数据结构
1.5 常用绘图命令
1.5.1 基础绘图命令
1.5.2 三维图像绘制
1.5.3 ggplot2绘图包简介
1.5.4 高级绘图
思考与习题
第2章 随机数生成
2.1 常见伪随机数算法
2.2 常见分布随机变量
2.3 逆变换法
2.3.1 连续随机分布样本
2.3.2 指数分布随机变量
2.4 接受-拒绝法
2.5 转换法
2.6 混合分布
2.7 随机数实验
思考与习题
第3章 统计算法
3.1 基本蒙特卡罗积分
3.2 蒙特卡罗方法的方差
3.3 相反数蒙特卡罗积分
3.4 蒙特卡罗控制变量法
3.5 蒙特卡罗重点抽样法
3.6 Bootstrap方法
3.7 Jackknife方法
3.8 Bootstrap估计的置信区间
思考与习题
第4章 马尔可夫链蒙特卡罗方法
4.1 随机过程
4.2 马尔可夫链
4.3 贝叶斯中的积分问题
4.4 Metropolis-Hastings算法
4.4.1 Metropolis-Hastings抽样方法
4.4.2 Metropolis抽样方法
4.4.3 随机行走Metropolis方法
4.4.4 独立抽样方法
4.4.5 Gibbs抽样方法
思考与习题
部分答案与解析