R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設(shè)檢驗，對應(yīng)分析案例與R實現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實現(xiàn)。
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2005/09－2008/07，云南大學(xué)， 統(tǒng)計系，博士；
2002/09－2005/07，云南師范大學(xué)，數(shù)學(xué)系，碩士；
1998/09-2002/07，云南師范大學(xué)，數(shù)學(xué)系，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，學(xué)士；
2016/12-2018/08，美國密蘇里大學(xué)，統(tǒng)計系，訪問學(xué)者；
2012/02-2013/02，香港大學(xué)，統(tǒng)計與精算學(xué)系，訪問副教授；
目錄
叢書序
前言
第1章 R軟件基礎(chǔ)1
1.1 軟件安裝1
1.2 R語言的基本語法及結(jié)構(gòu)4
1.3 R語言中的循環(huán)結(jié)構(gòu)及判別結(jié)構(gòu)9
1.4 R中常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)12
1.5 常用繪圖命令17
1.5.1 基礎(chǔ)繪圖命令17
1.5.2 三維圖像繪制23
1.5.3 ggplot2繪圖包簡介24
1.5.4 高級繪圖25
思考與習(xí)題27
第2章 隨機數(shù)生成29
2.1 常見偽隨機數(shù)算法33
2.2 常見分布隨機變量35
2.3 逆變換法40
2.3.1 連續(xù)隨機分布樣本43
2.3.2 指數(shù)分布隨機變量45
2.4 接受-拒絕法46
2.5 轉(zhuǎn)換法51
2.6 混合分布54
2.7 隨機數(shù)實驗55
思考與習(xí)題60
第3章 統(tǒng)計算法61
3.1 基本蒙特卡羅積分61
3.2 蒙特卡羅方法的方差65
3.3 相反數(shù)蒙特卡羅積分68
3.4 蒙特卡羅控制變量法70
3.5 蒙特卡羅重點抽樣法72
3.6 Bootstrap方法79
3.7 Jackknife方法84
3.8 Bootstrap估計的置信區(qū)間87
思考與習(xí)題90
第4章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法92
4.1 隨機過程92
4.2 馬爾可夫鏈98
4.3 貝葉斯中的積分問題103
4.4 Metropolis-Hastings算法104
4.4.1 Metropolis-Hastings抽樣方法105
4.4.2 Metropolis抽樣方法110
4.4.3 隨機行走Metropolis方法111
4.4.4 獨立抽樣方法114
4.4.5 Gibbs抽樣方法117
思考與習(xí)題120
部分答案與解析122
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