统计计算与R软件应用--聚文网

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内容简介

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，并提供非专享的解答及提示，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
1.1 软件安装1
1.2 R语言的基本语法及结构4
1.3 R语言中的循环结构及判别结构9
1.4 R中常见数据结构12
1.5 常用绘图命令17
1.5.1 基础绘图命令17
1.5.2 三维图像绘制23
1.5.3 ggplot2绘图包简介24
1.5.4 高级绘图25
思考与习题27
第2章随机数生成29
2.1 常见伪随机数算法33
2.2 常见分布随机变量35
2.3 逆变换法40
2.3.1 连续随机分布样本43
2.3.2 指数分布随机变量45
2.4 接受-拒绝法46
2.5 转换法51
2.6 混合分布54
2.7 随机数实验55
思考与习题60
第3章统计算法61
3.1 基本蒙特卡罗积分61
3.2 蒙特卡罗方法的方差65
3.3 相反数蒙特卡罗积分68
3.4 蒙特卡罗控制变量法70
3.5 蒙特卡罗重点抽样法72
3.6 Bootstrap方法79
3.7 Jackknife方法84
3.8 Bootstrap估计的置信区间87
思考与习题90
第4章马尔可夫链蒙特卡罗方法92
4.1 随机过程92
4.2 马尔可夫链98
4.3 贝叶斯中的积分问题103
4.4 Metropolis-Hastings算法104
4.4.1 Metropolis-Hastings抽样方法105
4.4.2 Metropolis抽样方法110
4.4.3 随机行走Metropolis方法111
4.4.4 独立抽样方法114
4.4.5 Gibbs抽样方法117
思考与习题120
部分答案与解析122

统计计算与R软件应用

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