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圖書簡介

本書系統地介紹了統計模擬的一些實用方法和技術。全書共分九章，主要內容包括：常用統計分析；模擬隨機變量；估計精度與有效模擬次數；模擬精度改進技術等。每章內容由淺入深，淺顯易懂，但又能給人以更多的啟示。同時還配有若干練習，幫助讀者加強理解與鞏固相關的知識。本書可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。
目錄
本書系統地介紹了統計模擬的一些實用方法和技術。同時也介紹了R語言及其編程方法。在對條件期望、條件方差、Poisson過程和Markov鏈的基本知識進行簡單介紹之后。介紹了如何利用計算機產生隨機數以及如何利用這些隨機數產生任意分布的隨機變量、隨機過程等知識；介紹了一些分析統計數據的方法和技術，如Bootstrap、模擬精度改進技術等；介紹了如何利用統計模擬來判斷所選的隨機模型是否擬合實際的數據；介紹了處理缺失數據的EM算法和進行Bayesian統計推斷的MCMC算法及一些新發展起來的統計模擬技術；最后介紹了動態模型的模擬。本書對每一章節中的例子，都給出了用R語言編寫的模擬程序。
本書可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。

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