统计实验及R语言模拟 [Statistical Experiment And Simulation With R Language] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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侯雅文，王斌会 著

图书标签:

• 统计实验
• R语言
• 模拟
• 统计建模
• 数据分析
• 实验设计
• 蒙特卡洛
• 统计推断
• R语言编程
• 概率统计

出版社： 暨南大学出版社

ISBN：9787566815521

版次：1

商品编码：11778810

包装：平装

丛书名： 暨南大学经济管理实验中心实验教材

外文名称：Statistical Experiment And Simulation With R Language

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数

内容简介

　　《统计实验及R语言模拟》主要介绍了统计模拟实验与R语言应用，具有很强的实用性和可操作性。

目录

总序
前言

1 随机数产生与检验
1.1 用R语言产生随机数
1.1.1 离散型随机数产生
1.1.2 连续型随机数产生
1.2 产生随机数的理论方法
1.2.1 伪随机数产生的一般方法
1.2.2 逆变换方法
1.2.3 接受拒绝法
1.2.4 复合法
1.2.5 广义变换方法
1.3 随机数检验
1.3.1 均匀性检验
1.3.2 独立性检验
1.3.3 拟合优度检验

2 积分模拟与优化方法
2.1 大数定律积分法
2.1.1 伯努利大数定律积分模拟
2.1.2 辛钦大数定律积分模拟
2.2 积分的精度
2.3 重要抽样法积分
2.4 优化
2.4.1 矩估计中的优化
2.4.2 极大似然估计中的优化

3 方差缩减方法
3.1 对偶变量法
3.2 控制变量法
3.3 条件期望法
3.4 分层抽样法
3.5 重要抽样法

4 MCMC方法
4.1 Metropolis—Hastings算法
4.2 Gibbs抽样方法
4.3 EM算法
4.4 Jackknife方法
4.5 Bootstrap方法

5 系统模拟仿真
5.1 Buffon投针问题
5.2 赶火车问题
5.3 追逐问题
5.4 保险问题
5.5 鱼塘鱼量问题
5.6 收银员问题
5.7 储备问题
5.8 亚式期权定价问题

6 R语言与统计基础
6.1 R语言
6.1.1 数据类型、结构与运算
6.1.2 数据导入
6.1.3 循环与函数创建
6.2 统计基础
6.2.1 探索性数据分析
6.2.2 参数估计与假设检验
6.2.3 回归与方差分析

参考文献

前言/序言

《统计实验及R语言模拟》 引言 在当今数据驱动的时代，理解和掌握统计学原理及其应用已经成为各领域专业人士的必备技能。从科学研究到商业决策，再到社会科学的探索，统计学为我们提供了认识世界、分析现象、预测趋势的强大工具。然而，抽象的统计理论往往难以直观理解，而实际数据的处理和分析又充满了挑战。如何将理论与实践相结合，让统计学的精髓深入人心？《统计实验及R语言模拟》正是为此而生。 本书旨在搭建一座连接统计学理论与实际应用的金桥，通过引入“统计实验”这一概念，将抽象的统计模型和推断过程具象化、可操作化。我们相信，动手进行统计实验，并借助强大的R语言进行模拟，是提升统计思维、深化理解、掌握应用的最佳途径。本书的内容，绝非简单的理论堆砌或代码罗列，而是精心设计的、循序渐进的学习路径，引领读者一步步走进统计学的魅力世界。 核心理念：从“被动接受”到“主动探索” 传统的统计学教学往往侧重于概念的讲解和公式的推导，读者更多的是扮演被动接受者的角色。虽然这有助于建立理论基础，但却常常忽视了统计学作为一门“实验性”学科的本质。事实上，许多统计方法的提出和发展都源于大量的模拟和实验。例如，中心极限定理的威力，正是通过反复抽样模拟才得以直观展现；回归分析的有效性，也需要通过模拟不同的数据生成过程来检验其鲁棒性。 《统计实验及R语言模拟》的核心理念在于将学习的主动权交还给读者。本书鼓励读者通过设计和执行统计实验，亲身验证统计理论的正确性，观察统计量在不同情境下的表现，甚至亲手“创造”数据来理解模型的内在机制。这种“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的学习方式，能够显著提升学习的效率和深度，将枯燥的数字和公式转化为生动的统计洞察。 内容概述：理论、实践与工具的融合 本书的内容围绕着“统计实验”和“R语言模拟”两大支柱展开，力求达到理论讲解、实验设计、R语言实现三者的高度统一。 第一部分：统计学基础概念的实验化理解 在深入复杂的统计模型之前，本书首先会从基础的统计学概念入手，设计一系列简单而富有启发性的统计实验，帮助读者建立直观的理解。 概率与随机性： 我们将通过模拟抛硬币、掷骰子等经典场景，来演示大数定律和中心极限定理。读者将亲眼看到，随着实验次数的增加，样本均值如何逼近理论期望，样本比例如何收敛到理论概率。通过R语言，我们可以快速生成成千上万次的模拟，从而直观地感受到随机性中的规律性。 抽样分布： 抽样是统计推断的基础。本书将通过模拟从不同分布（如正态分布、均匀分布）中抽取不同大小的样本，并观察样本均值、样本方差的分布。读者将清晰地理解，为何在样本量足够大的情况下，样本均值的分布总是近似正态的，以及样本量的选择对抽样分布的影响。 参数估计： 点估计和区间估计是统计推断的核心。本书将通过模拟，演示不同估计量（如样本均值、样本中位数）的优良性质，并通过蒙特卡洛模拟来构建置信区间。读者将学会如何通过实验来评估估计量的偏差和方差，并直观理解置信区间的含义——即在多次重复抽样中，包含真实参数的区间的比例。 第二部分：经典统计模型的深入探索与模拟 在掌握了基础概念后，本书将逐步引入更复杂的统计模型，并围绕这些模型设计一系列精妙的统计实验。 假设检验的原理与实践： 假设检验是统计学中最常用的推断方法之一。本书将不仅仅讲解P值和检验统计量的计算，更重要的是通过模拟来理解假设检验的本质。我们将模拟不同备择假设下的数据生成过程，观察不同检验方法在不同情境下的功效（Power）和犯第一类错误（Type I Error）的概率。读者将能够通过实验来评估检验的敏感度和特异性，并理解如何根据实际需求选择合适的检验方法和显著性水平。 线性回归模型： 从简单的简单线性回归到多元线性回归，本书将通过模拟来揭示回归模型中的关键要素。我们将模拟不同自变量和误差项的分布，观察系数估计的准确性和稳定性。通过模拟，读者将能够深入理解多重共线性、异方差等问题的影响，并学习如何通过实验来诊断和处理这些问题。我们将设计实验来验证残差分析的有效性，以及如何通过模拟来评估预测区间的覆盖率。 方差分析（ANOVA）： ANOVA是比较多个组均值的重要工具。本书将通过模拟，演示ANOVA在不同组间方差和组内方差比例下的表现。读者将能够通过实验来理解F检验的原理，并直观地感受不同因子水平对结果的影响。我们将设计实验来模拟两因素、多因素ANOVA，以及交互作用的存在与否对结果的影响。 非参数统计方法： 考虑到并非所有数据都符合正态分布等参数假设，本书还将介绍一些常用的非参数统计方法，并通过模拟来验证其适用性和鲁棒性。例如，我们将模拟在不同分布下，秩和检验（Rank Sum Test）等方法的表现，并与参数检验进行对比。 第三部分：高级统计方法与专题的模拟分析 随着读者对统计学理解的深入，本书将进一步拓展到一些更高级的统计方法和专题，并通过R语言模拟进行深入分析。 广义线性模型（GLM）： 对于计数数据、比例数据等非正态分布的数据，GLM提供了强大的建模工具。本书将通过模拟泊松回归、逻辑回归等模型，来展示如何理解响应变量的分布假设，以及如何解释模型系数。我们将设计实验来模拟不同特征组合下的事件发生概率，并评估模型的拟合优度。 时间序列分析： 探索数据随时间变化的模式是许多领域的重要任务。本书将通过模拟ARIMA模型等经典时间序列模型，来展示如何识别序列的自相关性、平稳性，以及如何进行预测。我们将设计实验来模拟具有不同周期性、趋势性和季节性的时间序列，并评估模型的预测性能。 贝叶斯统计入门： 贝叶斯统计提供了一种与频率派统计不同的推断视角。本书将通过简单的贝叶斯模型，利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行模拟，来展示如何结合先验信息进行参数估计和模型推断。我们将通过实例来解释先验分布、似然函数和后验分布之间的关系。 蒙特卡洛方法在统计中的应用： 蒙特卡洛方法是一种强大的数值模拟技术，在统计学中有着广泛的应用。除了在参数估计和区间构建中，本书还将介绍如何利用蒙特卡洛方法来评估复杂模型的性能、进行敏感性分析等。 R语言：强大的实践工具 R语言以其免费、开源、功能强大、社区活跃等特点，已成为统计计算和数据分析的事实标准。本书充分利用R语言的优势，为读者提供了大量实用的代码示例和灵活的模拟框架。 基础操作与数据管理： 从数据导入、清洗、整理到可视化，本书将介绍R语言在统计实验准备阶段的关键操作。 随机数生成与分布操作： R语言提供了丰富的功能来生成各类随机数，并方便地计算概率、分位数等。我们将展示如何利用这些功能来构建我们的统计实验。 统计检验与模型拟合： R语言内置了大量的统计检验函数和模型拟合函数，我们将演示如何调用这些函数来执行我们的实验和分析。 可视化工具： 精彩的可视化是理解统计结果的关键。本书将充分利用ggplot2等可视化包，来展示实验结果、数据分布和模型拟合情况，让抽象的统计概念变得直观易懂。 自定义函数与模拟框架： 为了更灵活地设计和执行统计实验，本书还将介绍如何编写自定义函数，以及如何构建可重复的模拟框架，让读者能够根据自己的需求进行更深入的探索。 本书的特色与价值 强调“做中学”： 本书的核心在于“统计实验”，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为实际操作能力。 理论与实践并重： 每一个实验都紧密联系着相关的统计理论，确保读者在实践中加深对理论的理解。 R语言工具的充分利用： 提供了大量经过验证的R语言代码，读者可以直接运行、修改和扩展，快速上手。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，内容设计由浅入深，适合不同层次的学习者。 提升统计思维与问题解决能力： 通过亲身设计和执行实验，读者能够培养独立思考、分析问题和解决统计难题的能力。 面向广泛的读者群体： 无论是统计学专业的学生、跨学科研究者，还是希望提升数据分析技能的从业人员，本书都将是宝贵的参考资料。 结语 《统计实验及R语言模拟》不仅仅是一本统计学教材，更是一本引导读者探索统计世界、掌握数据分析技能的实践指南。我们相信，通过本书的学习，您将能够克服对统计学抽象性的恐惧，真正体会到统计学在理解世界、解决问题中的强大力量。让我们一起，用R语言为翅膀，在统计实验的海洋中，扬帆起航！

评分☆☆☆☆☆

我对《统计实验及R语言模拟》这本书的封面设计感到非常满意，简洁大气，书名醒目，一看就是一本严谨的学术著作。作为一名即将进入统计学领域深入学习的学生，我一直在寻找一本能够系统介绍统计实验设计原则，并且能够结合 R 语言进行实际操作的书籍。这本书的目录让我眼前一亮，从基本的描述性统计到高级的推断性统计，再到各种实验设计方法，最后落脚到 R 语言的实践应用，这样的编排逻辑清晰，层层递进，非常适合我这样的初学者。我对书中关于“多重比较”和“功效分析”的讲解充满了期待，这对于理解和设计有效的统计实验至关重要。我希望书中能够提供大量的 R 语言代码示例，并且对代码的每一部分都进行详细的解释，这样我才能真正地将理论知识转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

《统计实验及R语言模拟》这本书，从它的书名就可以看出它是一本理论与实践相结合的优秀教材。我一直对统计学在科学研究中的应用非常感兴趣，特别是如何通过科学的实验设计来收集数据，以及如何利用 R 语言这样的强大工具来分析这些数据，并从中得出可靠的结论。我非常期待书中关于“方差分析”和“回归分析”章节的讲解，因为这是许多学科研究中最常用到的统计方法。如果书中能够结合具体的学科案例，例如生物统计、医学统计或者社会科学研究中的实验设计，并演示如何用 R 语言进行相应的统计分析，那将大大提高我学习的兴趣和效率。我也希望书中能够对 R 语言的一些高级应用，比如数据可视化和报告生成，有所涉及，这样我就可以更好地展示我的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它的排版和印刷质量所惊艳。纸张厚实，触感细腻，文字清晰，印刷精美，阅读体验非常好。更重要的是，书名《统计实验及R语言模拟》本身就点燃了我对统计世界的好奇心。我一直认为，统计学不仅仅是枯燥的公式和理论，更是一种解决实际问题的强大工具。而 R 语言，作为统计计算和图形绘制的黄金标准，无疑是打开这个工具箱的最佳钥匙。我尤其期待书中关于“因果推断”和“贝叶斯统计”的章节，这在当今数据科学领域是越来越重要的主题。能否通过 R 语言的模拟，更直观地理解这些复杂概念的内在逻辑，是我非常关注的一点。如果书中能提供一些实际的数据集，并指导读者如何用 R 语言进行探索性数据分析，以及如何构建和评估模型，那将是非常有价值的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下深刻的印象，书脊挺括，封面设计带有科技感，书名《统计实验及R语言模拟》明确地传达了其核心内容。作为一名长期在数据分析领域工作的人士，我深知统计学理论的重要性，也清楚 R 语言在现代数据科学中的主导地位。我尤其关注书中关于“广义线性模型”和“生存分析”等高级统计模型的介绍，以及如何利用 R 语言来模拟这些模型的行为和解释其结果。我对书中是否包含一些关于“大数据”分析的案例，以及如何使用 R 语言来处理和分析大规模数据集的技巧感到好奇。如果书中能够提供一些关于模型诊断和优化方法的指导，以及如何撰写规范的统计分析报告的建议，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，整体色调稳重而不失现代感，书名《统计实验及R语言模拟》的字体清晰易读，英文副标题也恰到好处地补充了信息。我拿到这本书时，就被它扎实的专业气息所打动。翻开目录，我看到了 R 语言在统计建模、假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析等多个核心领域的应用，还有关于实验设计原则的深入探讨，比如随机化、重复、区组化等，这些都是统计学研究的基石。我对其中关于“蒙特卡洛模拟”的部分特别感兴趣，因为我一直对如何通过模拟来理解复杂的统计分布和推断方法感到好奇。书的篇幅看起来相当可观，预示着内容会非常详实，这对于我这样希望深入理解统计学原理并将其付诸实践的读者来说，无疑是一个福音。我对书中是否包含一些经典的统计实验案例，以及如何利用 R 语言一步步地复现和分析这些案例充满期待，希望能从中学习到扎实的实践技能。