高等學校本科生公共課教材：統計模擬及其R實現 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　本書係統地介紹瞭統計模擬的一些實用方法和技術。全書共分九章，主要內容包括：常用統計分析；模擬隨機變量；估計精度與有效模擬次數；模擬精度改進技術等。每章內容由淺入深，淺顯易懂，但又能給人以更多的啓示。同時還配有若乾練習，幫助讀者加強理解與鞏固相關的知識。本書可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。

內容簡介

　　《統計模擬及其R實現》係統地介紹瞭統計模擬的一些實用方法和技術，同時也介紹瞭R語言及其編程方法。在對條件期望、條件方差、Poisson過程和Markov鏈的基本知識進行簡單介紹之後，介紹瞭如何利用計算機産生隨機數以及如何利用這些隨機數産生任意分布的隨機變量、隨機過程等知識；介紹瞭一些分析統計數據的方法和技術，如Bootstrap、模擬精度改進技術等，介紹瞭如何利用統計模擬來判斷所選的隨機模型是否擬閤實際的數據；介紹瞭處理缺失數據的EM算法和進行Bayesian統計推斷的MCMC算法及一些新發展起來的統計模擬技術；最後介紹瞭動態模型的模擬。《統計模擬及其R實現》對每一章節中的例子，都給齣瞭用R語言編寫的模擬程序。
　　《統計模擬及其R實現》可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。

內頁插圖

目錄

第1章 預備知識
1.1 矩母函數與生成函數
1.2 條件期望和條件方差
1.3 隨機過程簡介
1.4 Markov鏈

第2章 R介紹
2.1 R軟件基本操作
2.2 R嚮量
2.3 矩陣與多維數組
2.4 因子
2.5 列錶與數據框
2.6 輸齣輸入
2.7 程序控製結構
2.8 R程序設計
2.9 圖形
2.10 解方程

第3章 常用統計分析
3.1 單變量數據分析
3.2 假設檢驗
3.3 R統計模型簡介
3.4 迴歸分析實例
3.5 隨機數的應用

第4章 模擬隨機變量
4.1 逆變換方法
4.2 篩選法
4.3 閤成方法
4.4 Poisson過程模擬
4.5 Markov鏈的模擬

第5章 估計精度與有效模擬次數
5.1 總體均值和總體方差
5.2 總體均值的區間估計
5.3 Bootstrap方法

第6章 模擬精度改進技術
6.1 對偶變量法
6.2 條件期望法
6.3 分層抽樣法
6.4 重要抽樣法

第7章 統計模型識彆方法
7.1 單樣本的擬閤優度檢驗
7.2 含未知參數單樣本的擬閤優度檢驗
7.3 兩樣本問題
7.4 驗證非齊次Poisson過程的假設

第8章 EM算法和MCMC方法
8.1 EM算法
8.2 MCMC方法
8.3 模擬退火
8.4 SIR方法

第9章 若乾動態係統的模擬
9.1 追逐問題的模擬
9.2 Daubechies小波函數計算
9.3 排隊係統
9.4 存儲模型
9.5 保險風險模型
9.6 維修問題
9.7 期權實施策略
參考文獻

精彩書摘

　　2.8 R程序設計
　　對於計算較復雜的問題我們隻有通過編寫程序纔能解決。這樣做的好處是一次編寫程序可以重復使用，並且很容易修改。另一個好處是函數內的變量名是局部的，運行函數不會使函數內的局部變量被保存到當前工作空間，可以避免在交互狀態下直接賦值來定義很多變量，從而使得工作空間不會雜亂無童。
　　1.工作空間管理
　　前麵我們已經提到，R在運行時保持一個變量搜索路徑錶。要讀取某變量時依次在此路徑錶中查找，返迴找到的第一個；給變量賦值時在搜索路徑的第一個位置賦值，被賦值的變量隻在函數運行期間有效，在函數外部，搜索路徑錶的第一個位置是當前空間。這個工作空間將保存所有在函數外部定義的變量以及函數。
　　這樣，因為工作空間裏對象越來越多，齣錯的機會就增大瞭。盡量把工作都用函數實現可以避免該問題，函數內定義的變量是局部的，不會進入當前工作空間。
　　可以直接管理工作空間中的對象。用Is（）函數可以查看當前工作空間保存的變量和函數，用瑚（）函數可以剔除不想要的對象。

前言/序言

　　在當今信息時代，統計知識得到越來越多的應用，各種統計方法層齣不窮。在統計領域中，統計計算技術應運而生，而且發展非常迅速。它一方麵使得許多統計方法得到廣泛應用，另一方麵使得有些難以在理論上進行論證的問題通過模擬得到證實。
　　2005年以前，我國齣版的有關統計模擬的著作還比較少，一般隻是在理論上對統計計算方法進行介紹，而且使用R軟件給齣具體計算程序的更少。然而不過四五年，有關統計模擬和對R軟件使用進行介紹的書籍開始大量齣版。而我們適時齣版這部書，也正是適應時代的需要。同時，本書也是省級教改項目“適應新時期人纔培養的需要，構建概率統計類課程體係”和校級研究生創新工程項目“基於復雜數據的統計計算與模擬”的一項研究成果。提高大學生以及研究生進行數據挖掘、建立統計模型的能力是本項目改革的重點。因此，本書在寫作上特彆注意以下6個顯著的特點：
　　（1）統計計算方法全麵，脈絡分明：分彆介紹瞭逆變量法、篩選法、條件期望法、分層抽樣法、重要抽樣法、EM算法、MCMC法等。既考慮瞭離散型隨機變量的模擬，又考慮瞭連續型隨機變量的模擬，同時還考慮瞭隨機過程的模擬。不僅考慮瞭一維隨機變量的模擬，而且考慮多維隨機嚮量的模擬。
　　（2）統計計算方法細膩詳實，所編寫的程序可以通過跟蹤驗證其準確性。
　　（3）密切結閤實際問題，例如經濟中的期權策略實施、維修問題、排隊問題等。
　　（4）每章內容由淺入深，淺顯易懂，但又能給人以更多的啓示。同時還配。有若乾練習，幫助讀者加強理解與鞏固相關的知識。
　　（5）本書第六章每提齣一個模擬方法，都要和其他的方法相比較，盡量使算法更有效。通篇構成一個有機的整體，讀者閱讀此書，會感到邏輯性強，問題提齣的背景清晰。

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統計學的英文statistics最早是源於現代拉丁文statisticum collegium (國會)以及意大利文statista (國民或政治傢)。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代錶對國傢的資料進行分析的學問，也就是“研究國傢的科學”。在十九世紀統計學在廣泛的數據以及資料中探究其意義，並且由John Sinclair引進到英語世界。

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例子較多，有很多代碼，適閤本科生以上層次專業技術人員參考

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統計學主要又分為描述統計學和推斷統計學。給定一組數據，統計學可以摘要並且描述這份數據，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態建立齣一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推斷統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。另外也有一個叫做數理統計學的學科專門用來討論這門科目背後的理論基礎。[1]

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