内容简介
《统计计算使用R》是统计计算或者计算统计学教材。书中包含了计算统计学的传统核心问题：概率分布模拟随机变量、蒙特卡罗积分和方差缩减法、蒙特卡罗法和马尔可夫链蒙特卡罗方法、自助法和水手刀法、密度估计和多元数据可视化等内容。
《统计计算使用R》包含大量实例和练习，所有实例中的代码都可以在网站上下载。实现实例所使用的数据也都是R中的公开数据或者模拟数据。
《统计计算使用R》既可作为高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关科研人员和统计爱好者的参考书。作者简介
玛利亚L.里佐（MariaRizzo）美国博林格林州立大学教授，研究领域包括能量统计，统计学，应用统计，统计计算，多元统计分析，多元统计推断，拟合优度检验，非线性相关性，统计学习，机器学习，聚类分析和分类算法，计算统计。在统计年鉴，应用统计年鉴，多元统计期刊上发表论文30余篇。所著的书籍有《统计计算使用R》，《通过实例学习R》和《能量统计》。能量统计是过去十几年统计理论和应用领域的一个重大突破和发展，基于能量统计的诸多算法同时也被应用在金融，生物，制药等行业。
胡锐，2011年于南开大学获得数学博士学位，现研究方向为统计学，主要研究领域为数理统计、应用统计和统计计算，在核心期刊及SCI期刊发表多篇论文。现任教于南京审计大学理学院。
李义，美国博林格林州立大学统计学博士，研究领域是计算统计、机器学习、大数据领域的新算法、统计算法和人工智能算法在金融保险中的应用。曾在苏黎世保险公司从事模型开发，现在桑坦德银行担任模型风险官，检查和控制各种金融，交易模型的风险。目录
译者序
前言
第1章引言
1．1计算统计和统计计算
1．2R环境
1．3第一次如何使用R
1．4使用R在线帮助
1．5函数
1．6数组数据框表
1．7工作区和文档
1．8使用脚本
1．9使用软件包
1．10图形
第2章概率和统计回顾
2．1随机变量和概率
2．2一些离散分布
2．3一些连续分布
2．4多元正态分布
2．5极限定理
2．6统计学
2．7贝叶斯定理和贝叶斯统计
2．8马尔可夫链
第3章随机变量生成方法
3．1引言
3．2逆变换法
3．3接受拒绝法
3．4其他变换方法
3．5求和变换与混合
3．6多元分布
3．7随机过程
练习
第4章多元数据可视化
4．1引言
4．2平面显示
4．3曲面图和三维散点图
4．4等高线图
4．5数据的其他二维表现
4．6数据可视化的其他方法
练习
第5章蒙特卡罗积分和方差缩减
5．1引言
5．2蒙特卡罗积分法
5．3方差缩减
5．4对偶变量法
5．5控制变量法
5．6重要抽样法
5．7分层抽样法
5．8分层重要抽样法
练习
R代码
第6章统计推断中的蒙特卡罗方法
6．1引言
6．2估计中的蒙特卡罗方法
6．3假设检验中的蒙特卡罗方法
6．4应用：“CountFive”等方差检验
练习
习题
第7章自助法和水手刀法
7．1自助法
7．2水手刀法
7．3基于自助法的水手刀法
7．4自助法置信区间
7．5更好的自助法置信区间
7．6应用：交叉验证
练习
习题
第8章置换检验
8．1引言
8．2同分布检验
8．3多元同分布检验
8．4应用：距离相关性
练习
习题
第9章马尔可夫链蒙特卡罗方法
9．1引言
9．2Metropolis-Hastings算法
9．3Gibbs样本生成器
9．4收敛性监测
9．5应用：变点分析
练习
R代码
第10章概率密度估计
10．1一元密度估计
10．2核密度估计
10．3二元和多元密度估计
10．4密度估计的其他方法
练习
R代码
第11章R中的数值方法
11．1引言
11．2一维中的求根法
11．3数值积分
11．4极大似然问题
11．5一维最优化
11．6二维最优化
11．7期望最大化算法
11．8线性规划——单纯形法
11．9应用：博弈论
练习
附录
附录A符号
附录B处理数据框和数组
B．1重抽样和数据划分
B．2构造子集和重塑数据
B．3数据输入和数据分析
参考文献
索引前言/序言
《统计计算 使用R》不但是美国统计计算方面的畅销教科书，而且在欧洲和澳大利亚的销量也很好，同时也己出版日文版，《统计计算 使用R》的最大特点是，不但给出了关于统计计算算法的简单解释，而且还通过相应简单且高效的R程序去实现。阅读《统计计算 使用R》时强烈建议读者运行相应的R程序，读者可以通过微调一些参数的大小，帮助自己更好地理解书中的概念和算法。把书中的程序稍加改变，便可将其应用在自己的学习、工作和科研中。其他关于统计计算的书，虽然对统计计算的概念和算法也有很好的论述，但是往往缺少与之相对应的程序去实现书中的算法，对于第一次学习统计计算的读者，如果只有关于算法的论述，往往只能获得对算法的模糊认识。《统计计算 使用R》把讲解和程序相结合，这也正是其在美国成为畅销教科书的一个重要原因，《统计计算 使用R》不但对学习统计计算很重要，而且对学习其他统计课程有很高的参考价值，
