R語(yǔ)言與統計計算簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-12-16 10:35
來(lái)源：京東
作者：京東
R語(yǔ)言與統計計算
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內容簡(jiǎn)介: 《R語(yǔ)言與統計計算》共分12章：第1章為基礎知識，供初學(xué)者查閱；第2章為R軟件簡(jiǎn)明教程；第3、4章分別為探索性數據分析、統計推斷基礎；第5、6、7章分別為蒙特卡羅、隨機模擬實(shí)驗、隨機過(guò)程計算與仿真；第8、9章分別為方差分析、回歸分析；第10、11、12章為現代統計計算方法，分別介紹Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其應用。
《R語(yǔ)言與統計計算》可作為普通高等院校統計、經(jīng)濟、數學(xué)等專(zhuān)業(yè)的統計軟件、統計計算、統計實(shí)驗及其相關(guān)課程的學(xué)習用書(shū)。
《R語(yǔ)言與統計計算》可作為普通高等院校統計、經(jīng)濟、數學(xué)等專(zhuān)業(yè)的統計軟件、統計計算、統計實(shí)驗及其相關(guān)課程的學(xué)習用書(shū)。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:1 基礎知識
1．1 數學(xué)基礎
1．2 概率論
1．3 初識隨機模擬方法
1．4 誤差
習題1
2 R軟件簡(jiǎn)明教程
2．1 R軟件介紹
2．2 R向量
2．3 矩陣與數組
2．4 因子、列表與數據框
2．5 程序設計
2．6 繪圖
習題2
3 探索性數據分析
3．1 數據的整理與顯示
3．2 數據分布的描述與分析
習題3
4 統計推斷基礎
4．1 參數估計
4．2 假設檢驗
4．3 分布擬合優(yōu)度檢驗
4．4 關(guān)聯(lián)性檢驗
習題4
5 蒙特卡羅
5．1 蒙特卡羅基本理論
5．2 利用隨機數函數生成隨機數
5．3 利用反函數及變換抽樣法生成隨機數
5．4 利用近似抽樣生成隨機數
5．5 利用蒙特卡羅方法進(jìn)行定積分計算
5．6 蒙特卡羅方法與反常積分
習題5
6 隨機模擬實(shí)驗
6．1 古典概型實(shí)驗
6．2 幾何概型實(shí)驗
6．3 火炮射擊實(shí)驗
6．4 幾個(gè)初等隨機系統實(shí)驗
6．5 大數定律實(shí)驗
6．6 中心極限定理實(shí)驗
6．7 賭博模型
6．8 山羊與轎車(chē)選擇實(shí)驗
6．9 報童策略問(wèn)題
習題6
7 隨機過(guò)程計算與仿真
7．1 隨機游動(dòng)與二項過(guò)程仿真
7．2 泊松過(guò)程的計算與仿真
7．3 隨機服務(wù)系統仿真
7．4 馬氏鏈的計算與仿真
7．5 布朗運動(dòng)的計算與仿真
習題7
8 方差分析與試驗設計
8．1 單因素方差分析
8．2 兩因素等重復試驗的方差分析
習題8
9 回歸分析
9．1 變量間的統計關(guān)系
9．2 多元線(xiàn)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
習題9
10 Bootstrap方法
10．1 非參數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算法的分組數據場(chǎng)合逆威布爾分布的參數估計
習題l1
12 MCMC方法及其應用
12．1 MCMC方法基本知識
12．2 M-H算法
12．3 基于M-H算法的混合參數貝葉斯估計
12．4 三參數威布爾分布Bayes估計的混合Gibbs算法
習題12
附錄 隨機數生成的高級方法
參考文獻
1．1 數學(xué)基礎
1．2 概率論
1．3 初識隨機模擬方法
1．4 誤差
習題1
2 R軟件簡(jiǎn)明教程
2．1 R軟件介紹
2．2 R向量
2．3 矩陣與數組
2．4 因子、列表與數據框
2．5 程序設計
2．6 繪圖
習題2
3 探索性數據分析
3．1 數據的整理與顯示
3．2 數據分布的描述與分析
習題3
4 統計推斷基礎
4．1 參數估計
4．2 假設檢驗
4．3 分布擬合優(yōu)度檢驗
4．4 關(guān)聯(lián)性檢驗
習題4
5 蒙特卡羅
5．1 蒙特卡羅基本理論
5．2 利用隨機數函數生成隨機數
5．3 利用反函數及變換抽樣法生成隨機數
5．4 利用近似抽樣生成隨機數
5．5 利用蒙特卡羅方法進(jìn)行定積分計算
5．6 蒙特卡羅方法與反常積分
習題5
6 隨機模擬實(shí)驗
6．1 古典概型實(shí)驗
6．2 幾何概型實(shí)驗
6．3 火炮射擊實(shí)驗
6．4 幾個(gè)初等隨機系統實(shí)驗
6．5 大數定律實(shí)驗
6．6 中心極限定理實(shí)驗
6．7 賭博模型
6．8 山羊與轎車(chē)選擇實(shí)驗
6．9 報童策略問(wèn)題
習題6
7 隨機過(guò)程計算與仿真
7．1 隨機游動(dòng)與二項過(guò)程仿真
7．2 泊松過(guò)程的計算與仿真
7．3 隨機服務(wù)系統仿真
7．4 馬氏鏈的計算與仿真
7．5 布朗運動(dòng)的計算與仿真
習題7
8 方差分析與試驗設計
8．1 單因素方差分析
8．2 兩因素等重復試驗的方差分析
習題8
9 回歸分析
9．1 變量間的統計關(guān)系
9．2 多元線(xiàn)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
習題9
10 Bootstrap方法
10．1 非參數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算法的分組數據場(chǎng)合逆威布爾分布的參數估計
習題l1
12 MCMC方法及其應用
12．1 MCMC方法基本知識
12．2 M-H算法
12．3 基于M-H算法的混合參數貝葉斯估計
12．4 三參數威布爾分布Bayes估計的混合Gibbs算法
習題12
附錄 隨機數生成的高級方法
參考文獻
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