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丛书名：
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- 作者：李会琼
- 出版时间：2024/6/1
- ISBN：9787030777973
- 出 版 社：科学出版社
适用读者:本教材可作为统计类、经济类、管理类、金融类各专业本科生教材，同时也适合自学统计计算的读者阅读参考。
- 中图法分类：O242.28
- 页码：150
- 纸张：
- 版次：1
- 开本：B5
- 字数：(单位：千字)
R软件的基本介绍、R软件的数据结构和图形功能、R软件实现数据的处理及清洗方法，R软件进行数据描述性分析，利用R软件进行参数估计，R软件进行假设检验，对应分析案例与R实现、典型相关分析案例与R实现。
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2005/09－2008/07，云南大学， 统计系，博士；
2002/09－2005/07，云南师范大学，数学系，硕士；
1998/09-2002/07，云南师范大学，数学系，基础数学，学士；
2016/12-2018/08，美国密苏里大学，统计系，访问学者；
2012/02-2013/02，香港大学，统计与精算学系，访问副教授；
目录
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
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