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肖枝洪 、 朱强 著 / 武汉大学出版社 / 2010-04 / 平装
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上书时间2021-02-27
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高等学校本科生公共课教材:统计模拟及其R实现
《统计模拟及其R实现》系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术,同时也介绍了R语言及其编程方法。在对条件期望、条件方差、Poisson过程和Markov链的基本知识进行简单介绍之后,介绍了如何利用计算机产生随机数以及如何利用这些随机数产生任意分布的随机变量、随机过程等知识;介绍了一些分析统计数据的方法和技术,如Bootstrap、模拟精度改进技术等,介绍了如何利用统计模拟来判断所选的随机模型是否拟合实际的数据;介绍了处理缺失数据的EM算法和进行Bayesian统计推断的MCMC算法及一些新发展起来的统计模拟技术;最后介绍了动态模型的模拟。《统计模拟及其R实现》对每一章节中的例子,都给出了用R语言编写的模拟程序。
《统计模拟及其R实现》可作为统计学、计算数学与应用数学、保险学与管理学、精算学、工程技术等专业本科生教材或其他专业研究生教材,也可供相关专业人士参考。
第1章预备知识1.1矩母函数与生成函数1.2条件期望和条件方差1.3随机过程简介1.4Markov链第2章R介绍2.1R软件基本操作2.2R向量2.3矩阵与多维数组2.4因子2.5列表与数据框2.6输出输入2.7程序控制结构2.8R程序设计2.9图形2.10解方程第3章常用统计分析3.1单变量数据分析3.2假设检验3.3R统计模型简介3.4回归分析实例3.5随机数的应用第4章模拟随机变量4.1逆变换方法4.2筛选法4.3合成方法4.4Poisson过程模拟4.5Markov链的模拟第5章估计精度与有效模拟次数5.1总体均值和总体方差5.2总体均值的区间估计5.3Bootstrap方法第6章模拟精度改进技术6.1对偶变量法6.2条件期望法6.3分层抽样法6.4重要抽样法第7章统计模型识别方法7.1单样本的拟合优度检验7.2含未知参数单样本的拟合优度检验7.3两样本问题7.4验证非齐次Poisson过程的假设第8章EM算法和MCMC方法8.1EM算法8.2MCMC方法8.3模拟退火8.4SIR方法第9章若干动态系统的模拟9.1追逐问题的模拟9.2Daubechies小波函数计算9.3排队系统9.4存储模型9.5保险风险模型9.6维修问题9.7期权实施策略参考文献
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开播时间:09月02日 10:30