統(tǒng)計實驗及R語言模擬

總序
前言
1 隨機數(shù)產生與檢驗
1.1 用R語言產生隨機數(shù)
1.1.1 離散型隨機數(shù)產生
1.1.2 連續(xù)型隨機數(shù)產生
1.2 產生隨機數(shù)的理論方法
1.2.1 偽隨機數(shù)產生的一般方法
1.2.2 逆變換方法
1.2.3 接受拒絕法
1.2.4 復合法
1.2.5 廣義變換方法
1.3 隨機數(shù)檢驗
1.3.1 均勻性檢驗
1.3.2 獨立性檢驗
1.3.3 擬合優(yōu)度檢驗
2 積分模擬與優(yōu)化方法
2.1 大數(shù)定律積分法
2.1.1 伯努利大數(shù)定律積分模擬
2.1.2 辛欽大數(shù)定律積分模擬
2.2 積分的精度
2.3 重要抽樣法積分
2.4 優(yōu)化
2.4.1 矩估計中的優(yōu)化
2.4.2 極大似然估計中的優(yōu)化
3 方差縮減方法
3.1 對偶變量法
3.2 控制變量法
3.3 條件期望法
3.4 分層抽樣法
3.5 重要抽樣法
4 MCMC方法
4.1 Metropolis—Hastings算法
4.2 Gibbs抽樣方法
4.3 EM算法
4.4 Jackknife方法
4.5 Bootstrap方法
5 系統(tǒng)模擬仿真
5.1 Buffon投針問題
5.2 趕火車問題
5.3 追逐問題
5.4 保險問題
5.5 魚塘魚量問題
5.6 收銀員問題
5.7 儲備問題
5.8 亞式期權定價問題
6 R語言與統(tǒng)計基礎
6.1 R語言
6.1.1 數(shù)據(jù)類型、結構與運算
6.1.2 數(shù)據(jù)導入
6.1.3 循環(huán)與函數(shù)創(chuàng)建
6.2 統(tǒng)計基礎
6.2.1 探索性數(shù)據(jù)分析
6.2.2 參數(shù)估計與假設檢驗
6.2.3 回歸與方差分析
參考文獻