![]()
内容推荐 李艳颖、王丙参编著的《R语言与统计计算》共分12章:第1章为基础知识,供初学者查阅;第2章为R软件简明教程;第3、4章分别为探索性数据分析、统计推断基础;第5、6、7章分别为蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算与仿真;第8、9章分别为方差分析、回归分析;第10、11、12章为现代统计计算方法,分别介绍Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其应用。 《R语言与统计计算》可作为普通高等院校统计、经济、数学等专业的统计软件、统计计算、统计实验及其相关课程的学习用书。 目录 1 基础知识 1.1 数学基础 1.2 概率论 1.3 初识随机模拟方法 1.4 误差 习题1 2 R软件简明教程 2.1 R软件介绍 2.2 R向量 2.3 矩阵与数组 2.4 因子、列表与数据框 2.5 程序设计 2.6 绘图 习题2 3 探索性数据分析 3.1 数据的整理与显示 3.2 数据分布的描述与分析 习题3 4 统计推断基础 4.1 参数估计 4.2 假设检验 4.3 分布拟合优度检验 4.4 关联性检验 习题4 5 蒙特卡罗 5.1 蒙特卡罗基本理论 5.2 利用随机数函数生成随机数 5.3 利用反函数及变换抽样法生成随机数 5.4 利用近似抽样生成随机数 5.5 利用蒙特卡罗方法进行定积分计算 5.6 蒙特卡罗方法与反常积分 习题5 6 随机模拟实验 6.1 古典概型实验 6.2 几何概型实验 6.3 火炮射击实验 6.4 几个初等随机系统实验 6.5 大数定律实验 6.6 中心极限定理实验 6.7 赌博模型 6.8 山羊与轿车选择实验 6.9 报童策略问题 习题6 7 随机过程计算与仿真 7.1 随机游动与二项过程仿真 7.2 泊松过程的计算与仿真 7.3 随机服务系统仿真 7.4 马氏链的计算与仿真 7.5 布朗运动的计算与仿真 习题78 方差分析与试验设计 8.1 单因素方差分析 8.2 两因素等重复试验的方差分析 习题8 9 回归分析 9.1 变量间的统计关系 9.2 多元线性回归分析 9.3 基于Logistic回归模型的本科毕业生去向分析 习题9 10 Bootstrap方法 10.1 非参数Bootstrap方法简介 10.2 Bootstrap方法与BaysBootstrap方法的比较 10.3 基于Bootstrap方法的回归分析的比较 习题10 11 EM算法 11.1 EM算法基本理论 11.2 基于EM算法的分组数据场合逆威布尔分布的参数估计 习题l1 12 MCMC方法及其应用 12.1 MCMC方法基本知识 12.2 M-H算法 12.3 基于M-H算法的混合参数贝叶斯估计 12.4 三参数威布尔分布Bayes估计的混合Gibbs算法 习题12 附录 随机数生成的高级方法 参考文献 |