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本书是统计计算或者计算统计学教材，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法、自助法和水手刀法、密度估计和多元数据可视化。书中包含大量实例和练习，所有实例的代码都可以在网站上下载。实现实例使用的数据都是R中的公开数据或者模拟数据。 本书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。

译者序 前言 第1章 引言 1．1 计算统计和统计计算 1．2 R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 1．1 0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：“Count Five”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 9．2 Metropolis-Hastings算法 9．3 Gibbs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

Maria Rizzo，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。著有《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。

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