蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究簡(jiǎn)介，目錄書摘
2019-12-20 14:17
來(lái)源：京東
作者：京東
蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究
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內(nèi)容簡(jiǎn)介: 《蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究》借助SAS軟件強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析功能，利用蒙特卡羅模擬思想，以概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)內(nèi)容為研究對(duì)象，從實(shí)驗(yàn)的角度再現(xiàn)相關(guān)定理的證明。
《蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究》共十二章，分為三篇：第一篇簡(jiǎn)要介紹蒙特卡羅模擬與SAS軟件基礎(chǔ)，共兩章；第二篇著重介紹蒙特卡羅模擬在概率論與分布中的應(yīng)用，共四章；第三篇主要介紹蒙特卡羅模擬在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，共六章。
《蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究》可為蒙特卡羅模擬思想的學(xué)習(xí)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的課堂與實(shí)驗(yàn)教學(xué)、SAS軟件的了解與深入研究提供參考，也有助于提升使用蒙特卡羅模擬技術(shù)和SAS軟件解決實(shí)際問題的能力。
《蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究》共十二章，分為三篇：第一篇簡(jiǎn)要介紹蒙特卡羅模擬與SAS軟件基礎(chǔ)，共兩章；第二篇著重介紹蒙特卡羅模擬在概率論與分布中的應(yīng)用，共四章；第三篇主要介紹蒙特卡羅模擬在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，共六章。
《蒙特卡羅模擬與概率統(tǒng)計(jì)：基于SAS研究》可為蒙特卡羅模擬思想的學(xué)習(xí)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的課堂與實(shí)驗(yàn)教學(xué)、SAS軟件的了解與深入研究提供參考，也有助于提升使用蒙特卡羅模擬技術(shù)和SAS軟件解決實(shí)際問題的能力。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:前言
第一篇 蒙特卡羅模擬與SAS軟件基礎(chǔ)
第一章 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
第一節(jié) 蒙特卡羅模擬方法發(fā)展簡(jiǎn)介
第二節(jié) 均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
一、均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
二、均勻分布隨機(jī)數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)
第三節(jié) 兩種常用產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法
一、逆轉(zhuǎn)方法產(chǎn)生特定分布隨機(jī)數(shù)
二、拒絕一接受法
第四節(jié) 幾種特殊分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
一、具有特定偏度和峰度的非正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
二、具有特定相關(guān)程度的多元正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
三、具有特定相關(guān)程度和偏斜程度的多元非正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
第二章 蒙特卡羅模擬的SAS基礎(chǔ)
第一節(jié) SAS中常用的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
一、ranbin與二項(xiàng)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
二、rancau與柯西分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
三、ranexp與指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
四、rangam與伽瑪分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
五、rannor與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
六、ranpoi與泊松分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
七、rantri與三角分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
八、ranuni與均勻分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
九、rand與特定分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
第二節(jié) SAS數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)集
一、SAS數(shù)據(jù)庫(kù)
二、SAS數(shù)據(jù)集
第三節(jié) SAS編程的語(yǔ)法基礎(chǔ)
一、SAS語(yǔ)法基礎(chǔ)
二、data步中的一些常用語(yǔ)句
第四節(jié) 幾個(gè)常用SAS過(guò)程介紹
一、print與顯示過(guò)程
二、sort與排序過(guò)程
三、means與均值過(guò)程
四、univariate與單變量過(guò)程
五、freq與頻數(shù)過(guò)程
六、reg與回歸過(guò)程
七、append與追加記錄過(guò)程
八、gplot與折線（散點(diǎn)）圖過(guò)程
九、printto與輸出控制過(guò)程
十、ttest與雙樣本檢驗(yàn)過(guò)程
十 一、glm與方差分析過(guò)程
第五節(jié) SAS宏與IML模塊
一、SAS宏
二、IML基本知識(shí)介紹
第二篇 蒙特卡羅模擬在概率論與分布中的應(yīng)用
第三章 隨機(jī)事件發(fā)生的概率與MCS研究
第一節(jié) 經(jīng)典實(shí)驗(yàn)與MCS求解
一、MCS分析的理論基礎(chǔ)
二、蒲豐的針及其理論求解
三、MCS模擬與估計(jì)結(jié)果
四、拋硬幣實(shí)驗(yàn)與MCS求解
第二節(jié) 隨機(jī)取數(shù)模型與MCS求解
第三節(jié) 其他類型概率求解的MCS分析
第四章 隨機(jī)變量分布特點(diǎn)與MCS研究
第一節(jié) 分布與其參數(shù)關(guān)系的MCS分析
一、二項(xiàng)分布的形態(tài)與參數(shù)的關(guān)系
二、泊松分布的形態(tài)與參數(shù)的關(guān)系
三、卡方分布形狀與自由度的關(guān)系
四、F分布形狀與自由度的關(guān)系
第二節(jié) 分布之間替代關(guān)系的分析
一、二項(xiàng)分布、超幾何分布與泊松分布
……
第三篇 蒙特卡羅模擬在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第一篇 蒙特卡羅模擬與SAS軟件基礎(chǔ)
第一章 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
第一節(jié) 蒙特卡羅模擬方法發(fā)展簡(jiǎn)介
第二節(jié) 均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
一、均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
二、均勻分布隨機(jī)數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)
第三節(jié) 兩種常用產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法
一、逆轉(zhuǎn)方法產(chǎn)生特定分布隨機(jī)數(shù)
二、拒絕一接受法
第四節(jié) 幾種特殊分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
一、具有特定偏度和峰度的非正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
二、具有特定相關(guān)程度的多元正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
三、具有特定相關(guān)程度和偏斜程度的多元非正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
第二章 蒙特卡羅模擬的SAS基礎(chǔ)
第一節(jié) SAS中常用的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
一、ranbin與二項(xiàng)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
二、rancau與柯西分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
三、ranexp與指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
四、rangam與伽瑪分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
五、rannor與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
六、ranpoi與泊松分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
七、rantri與三角分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
八、ranuni與均勻分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
九、rand與特定分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
第二節(jié) SAS數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)集
一、SAS數(shù)據(jù)庫(kù)
二、SAS數(shù)據(jù)集
第三節(jié) SAS編程的語(yǔ)法基礎(chǔ)
一、SAS語(yǔ)法基礎(chǔ)
二、data步中的一些常用語(yǔ)句
第四節(jié) 幾個(gè)常用SAS過(guò)程介紹
一、print與顯示過(guò)程
二、sort與排序過(guò)程
三、means與均值過(guò)程
四、univariate與單變量過(guò)程
五、freq與頻數(shù)過(guò)程
六、reg與回歸過(guò)程
七、append與追加記錄過(guò)程
八、gplot與折線（散點(diǎn)）圖過(guò)程
九、printto與輸出控制過(guò)程
十、ttest與雙樣本檢驗(yàn)過(guò)程
十 一、glm與方差分析過(guò)程
第五節(jié) SAS宏與IML模塊
一、SAS宏
二、IML基本知識(shí)介紹
第二篇 蒙特卡羅模擬在概率論與分布中的應(yīng)用
第三章 隨機(jī)事件發(fā)生的概率與MCS研究
第一節(jié) 經(jīng)典實(shí)驗(yàn)與MCS求解
一、MCS分析的理論基礎(chǔ)
二、蒲豐的針及其理論求解
三、MCS模擬與估計(jì)結(jié)果
四、拋硬幣實(shí)驗(yàn)與MCS求解
第二節(jié) 隨機(jī)取數(shù)模型與MCS求解
第三節(jié) 其他類型概率求解的MCS分析
第四章 隨機(jī)變量分布特點(diǎn)與MCS研究
第一節(jié) 分布與其參數(shù)關(guān)系的MCS分析
一、二項(xiàng)分布的形態(tài)與參數(shù)的關(guān)系
二、泊松分布的形態(tài)與參數(shù)的關(guān)系
三、卡方分布形狀與自由度的關(guān)系
四、F分布形狀與自由度的關(guān)系
第二節(jié) 分布之間替代關(guān)系的分析
一、二項(xiàng)分布、超幾何分布與泊松分布
……
第三篇 蒙特卡羅模擬在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
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