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2019-12-16 10:35 來(lái)源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《R語(yǔ)言與統(tǒng)計(jì)計(jì)算》共分12章：第1章為基礎(chǔ)知識(shí)，供初學(xué)者查閱；第2章為R軟件簡(jiǎn)明教程；第3、4章分別為探索性數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)；第5、6、7章分別為蒙特卡羅、隨機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)、隨機(jī)過(guò)程計(jì)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(jì)計(jì)算方法，分別介紹Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其應(yīng)用。
　　《R語(yǔ)言與統(tǒng)計(jì)計(jì)算》可作為普通高等院校統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)等專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件、統(tǒng)計(jì)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)及其相關(guān)課程的學(xué)習(xí)用書。

作者簡(jiǎn)介:

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

2 R軟件簡(jiǎn)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(jì)
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(jì)推斷基礎(chǔ)
4．1 參數(shù)估計(jì)
4．2 假設(shè)檢驗(yàn)
4．3 分布擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
4．4 關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)
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(jī)數(shù)函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)
5．3 利用反函數(shù)及變換抽樣法生成隨機(jī)數(shù)
5．4 利用近似抽樣生成隨機(jī)數(shù)
5．5 利用蒙特卡羅方法進(jìn)行定積分計(jì)算
5．6 蒙特卡羅方法與反常積分
習(xí)題5

6 隨機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)
6．1 古典概型實(shí)驗(yàn)
6．2 幾何概型實(shí)驗(yàn)
6．3 火炮射擊實(shí)驗(yàn)
6．4 幾個(gè)初等隨機(jī)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)
6．5 大數(shù)定律實(shí)驗(yàn)
6．6 中心極限定理實(shí)驗(yàn)
6．7 賭博模型
6．8 山羊與轎車選擇實(shí)驗(yàn)
6．9 報(bào)童策略問(wèn)題
習(xí)題6

7 隨機(jī)過(guò)程計(jì)算與仿真
7．1 隨機(jī)游動(dòng)與二項(xiàng)過(guò)程仿真
7．2 泊松過(guò)程的計(jì)算與仿真
7．3 隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)仿真
7．4 馬氏鏈的計(jì)算與仿真
7．5 布朗運(yùn)動(dòng)的計(jì)算與仿真
習(xí)題7

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

9 回歸分析
9．1 變量間的統(tǒng)計(jì)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(jiǎn)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(chǎng)合逆威布爾分布的參數(shù)估計(jì)
習(xí)題l1

12 MCMC方法及其應(yīng)用
12．1 MCMC方法基本知識(shí)
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(jì)
12．4 三參數(shù)威布爾分布Bayes估計(jì)的混合Gibbs算法
習(xí)題12

附錄隨機(jī)數(shù)生成的高級(jí)方法
參考文獻(xiàn)

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