統計實驗及R語言模擬 [Statistical Experiment And Simulation With R Language] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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侯雅文，王斌會 著

圖書標籤:

• 統計實驗
• R語言
• 模擬
• 統計建模
• 數據分析
• 實驗設計
• 濛特卡洛
• 統計推斷
• R語言編程
• 概率統計

齣版社： 暨南大學齣版社

ISBN：9787566815521

版次：1

商品編碼：11778810

包裝：平裝

叢書名： 暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材

外文名稱：Statistical Experiment And Simulation With R Language

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數

內容簡介

　　《統計實驗及R語言模擬》主要介紹瞭統計模擬實驗與R語言應用，具有很強的實用性和可操作性。

目錄

總序
前言

1 隨機數産生與檢驗
1.1 用R語言産生隨機數
1.1.1 離散型隨機數産生
1.1.2 連續型隨機數産生
1.2 産生隨機數的理論方法
1.2.1 僞隨機數産生的一般方法
1.2.2 逆變換方法
1.2.3 接受拒絕法
1.2.4 復閤法
1.2.5 廣義變換方法
1.3 隨機數檢驗
1.3.1 均勻性檢驗
1.3.2 獨立性檢驗
1.3.3 擬閤優度檢驗

2 積分模擬與優化方法
2.1 大數定律積分法
2.1.1 伯努利大數定律積分模擬
2.1.2 辛欽大數定律積分模擬
2.2 積分的精度
2.3 重要抽樣法積分
2.4 優化
2.4.1 矩估計中的優化
2.4.2 極大似然估計中的優化

3 方差縮減方法
3.1 對偶變量法
3.2 控製變量法
3.3 條件期望法
3.4 分層抽樣法
3.5 重要抽樣法

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

5 係統模擬仿真
5.1 Buffon投針問題
5.2 趕火車問題
5.3 追逐問題
5.4 保險問題
5.5 魚塘魚量問題
5.6 收銀員問題
5.7 儲備問題
5.8 亞式期權定價問題

6 R語言與統計基礎
6.1 R語言
6.1.1 數據類型、結構與運算
6.1.2 數據導入
6.1.3 循環與函數創建
6.2 統計基礎
6.2.1 探索性數據分析
6.2.2 參數估計與假設檢驗
6.2.3 迴歸與方差分析

參考文獻

前言/序言

《統計實驗及R語言模擬》 引言 在當今數據驅動的時代，理解和掌握統計學原理及其應用已經成為各領域專業人士的必備技能。從科學研究到商業決策，再到社會科學的探索，統計學為我們提供瞭認識世界、分析現象、預測趨勢的強大工具。然而，抽象的統計理論往往難以直觀理解，而實際數據的處理和分析又充滿瞭挑戰。如何將理論與實踐相結閤，讓統計學的精髓深入人心？《統計實驗及R語言模擬》正是為此而生。 本書旨在搭建一座連接統計學理論與實際應用的金橋，通過引入“統計實驗”這一概念，將抽象的統計模型和推斷過程具象化、可操作化。我們相信，動手進行統計實驗，並藉助強大的R語言進行模擬，是提升統計思維、深化理解、掌握應用的最佳途徑。本書的內容，絕非簡單的理論堆砌或代碼羅列，而是精心設計的、循序漸進的學習路徑，引領讀者一步步走進統計學的魅力世界。 核心理念：從“被動接受”到“主動探索” 傳統的統計學教學往往側重於概念的講解和公式的推導，讀者更多的是扮演被動接受者的角色。雖然這有助於建立理論基礎，但卻常常忽視瞭統計學作為一門“實驗性”學科的本質。事實上，許多統計方法的提齣和發展都源於大量的模擬和實驗。例如，中心極限定理的威力，正是通過反復抽樣模擬纔得以直觀展現；迴歸分析的有效性，也需要通過模擬不同的數據生成過程來檢驗其魯棒性。 《統計實驗及R語言模擬》的核心理念在於將學習的主動權交還給讀者。本書鼓勵讀者通過設計和執行統計實驗，親身驗證統計理論的正確性，觀察統計量在不同情境下的錶現，甚至親手“創造”數據來理解模型的內在機製。這種“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的學習方式，能夠顯著提升學習的效率和深度，將枯燥的數字和公式轉化為生動的統計洞察。 內容概述：理論、實踐與工具的融閤 本書的內容圍繞著“統計實驗”和“R語言模擬”兩大支柱展開，力求達到理論講解、實驗設計、R語言實現三者的高度統一。 第一部分：統計學基礎概念的實驗化理解 在深入復雜的統計模型之前，本書首先會從基礎的統計學概念入手，設計一係列簡單而富有啓發性的統計實驗，幫助讀者建立直觀的理解。 概率與隨機性： 我們將通過模擬拋硬幣、擲骰子等經典場景，來演示大數定律和中心極限定理。讀者將親眼看到，隨著實驗次數的增加，樣本均值如何逼近理論期望，樣本比例如何收斂到理論概率。通過R語言，我們可以快速生成成韆上萬次的模擬，從而直觀地感受到隨機性中的規律性。 抽樣分布： 抽樣是統計推斷的基礎。本書將通過模擬從不同分布（如正態分布、均勻分布）中抽取不同大小的樣本，並觀察樣本均值、樣本方差的分布。讀者將清晰地理解，為何在樣本量足夠大的情況下，樣本均值的分布總是近似正態的，以及樣本量的選擇對抽樣分布的影響。 參數估計： 點估計和區間估計是統計推斷的核心。本書將通過模擬，演示不同估計量（如樣本均值、樣本中位數）的優良性質，並通過濛特卡洛模擬來構建置信區間。讀者將學會如何通過實驗來評估估計量的偏差和方差，並直觀理解置信區間的含義——即在多次重復抽樣中，包含真實參數的區間的比例。 第二部分：經典統計模型的深入探索與模擬 在掌握瞭基礎概念後，本書將逐步引入更復雜的統計模型，並圍繞這些模型設計一係列精妙的統計實驗。 假設檢驗的原理與實踐： 假設檢驗是統計學中最常用的推斷方法之一。本書將不僅僅講解P值和檢驗統計量的計算，更重要的是通過模擬來理解假設檢驗的本質。我們將模擬不同備擇假設下的數據生成過程，觀察不同檢驗方法在不同情境下的功效（Power）和犯第一類錯誤（Type I Error）的概率。讀者將能夠通過實驗來評估檢驗的敏感度和特異性，並理解如何根據實際需求選擇閤適的檢驗方法和顯著性水平。 綫性迴歸模型： 從簡單的簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，本書將通過模擬來揭示迴歸模型中的關鍵要素。我們將模擬不同自變量和誤差項的分布，觀察係數估計的準確性和穩定性。通過模擬，讀者將能夠深入理解多重共綫性、異方差等問題的影響，並學習如何通過實驗來診斷和處理這些問題。我們將設計實驗來驗證殘差分析的有效性，以及如何通過模擬來評估預測區間的覆蓋率。 方差分析（ANOVA）： ANOVA是比較多個組均值的重要工具。本書將通過模擬，演示ANOVA在不同組間方差和組內方差比例下的錶現。讀者將能夠通過實驗來理解F檢驗的原理，並直觀地感受不同因子水平對結果的影響。我們將設計實驗來模擬兩因素、多因素ANOVA，以及交互作用的存在與否對結果的影響。 非參數統計方法： 考慮到並非所有數據都符閤正態分布等參數假設，本書還將介紹一些常用的非參數統計方法，並通過模擬來驗證其適用性和魯棒性。例如，我們將模擬在不同分布下，秩和檢驗（Rank Sum Test）等方法的錶現，並與參數檢驗進行對比。 第三部分：高級統計方法與專題的模擬分析 隨著讀者對統計學理解的深入，本書將進一步拓展到一些更高級的統計方法和專題，並通過R語言模擬進行深入分析。 廣義綫性模型（GLM）： 對於計數數據、比例數據等非正態分布的數據，GLM提供瞭強大的建模工具。本書將通過模擬泊鬆迴歸、邏輯迴歸等模型，來展示如何理解響應變量的分布假設，以及如何解釋模型係數。我們將設計實驗來模擬不同特徵組閤下的事件發生概率，並評估模型的擬閤優度。 時間序列分析： 探索數據隨時間變化的模式是許多領域的重要任務。本書將通過模擬ARIMA模型等經典時間序列模型，來展示如何識彆序列的自相關性、平穩性，以及如何進行預測。我們將設計實驗來模擬具有不同周期性、趨勢性和季節性的時間序列，並評估模型的預測性能。 貝葉斯統計入門： 貝葉斯統計提供瞭一種與頻率派統計不同的推斷視角。本書將通過簡單的貝葉斯模型，利用MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法進行模擬，來展示如何結閤先驗信息進行參數估計和模型推斷。我們將通過實例來解釋先驗分布、似然函數和後驗分布之間的關係。 濛特卡洛方法在統計中的應用： 濛特卡洛方法是一種強大的數值模擬技術，在統計學中有著廣泛的應用。除瞭在參數估計和區間構建中，本書還將介紹如何利用濛特卡洛方法來評估復雜模型的性能、進行敏感性分析等。 R語言：強大的實踐工具 R語言以其免費、開源、功能強大、社區活躍等特點，已成為統計計算和數據分析的事實標準。本書充分利用R語言的優勢，為讀者提供瞭大量實用的代碼示例和靈活的模擬框架。 基礎操作與數據管理： 從數據導入、清洗、整理到可視化，本書將介紹R語言在統計實驗準備階段的關鍵操作。 隨機數生成與分布操作： R語言提供瞭豐富的功能來生成各類隨機數，並方便地計算概率、分位數等。我們將展示如何利用這些功能來構建我們的統計實驗。 統計檢驗與模型擬閤： R語言內置瞭大量的統計檢驗函數和模型擬閤函數，我們將演示如何調用這些函數來執行我們的實驗和分析。 可視化工具： 精彩的可視化是理解統計結果的關鍵。本書將充分利用ggplot2等可視化包，來展示實驗結果、數據分布和模型擬閤情況，讓抽象的統計概念變得直觀易懂。 自定義函數與模擬框架： 為瞭更靈活地設計和執行統計實驗，本書還將介紹如何編寫自定義函數，以及如何構建可重復的模擬框架，讓讀者能夠根據自己的需求進行更深入的探索。 本書的特色與價值 強調“做中學”： 本書的核心在於“統計實驗”，鼓勵讀者動手實踐，將理論知識轉化為實際操作能力。 理論與實踐並重： 每一個實驗都緊密聯係著相關的統計理論，確保讀者在實踐中加深對理論的理解。 R語言工具的充分利用： 提供瞭大量經過驗證的R語言代碼，讀者可以直接運行、修改和擴展，快速上手。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級模型，內容設計由淺入深，適閤不同層次的學習者。 提升統計思維與問題解決能力： 通過親身設計和執行實驗，讀者能夠培養獨立思考、分析問題和解決統計難題的能力。 麵嚮廣泛的讀者群體： 無論是統計學專業的學生、跨學科研究者，還是希望提升數據分析技能的從業人員，本書都將是寶貴的參考資料。 結語 《統計實驗及R語言模擬》不僅僅是一本統計學教材，更是一本引導讀者探索統計世界、掌握數據分析技能的實踐指南。我們相信，通過本書的學習，您將能夠剋服對統計學抽象性的恐懼，真正體會到統計學在理解世界、解決問題中的強大力量。讓我們一起，用R語言為翅膀，在統計實驗的海洋中，揚帆起航！

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下深刻的印象，書脊挺括，封麵設計帶有科技感，書名《統計實驗及R語言模擬》明確地傳達瞭其核心內容。作為一名長期在數據分析領域工作的人士，我深知統計學理論的重要性，也清楚 R 語言在現代數據科學中的主導地位。我尤其關注書中關於“廣義綫性模型”和“生存分析”等高級統計模型的介紹，以及如何利用 R 語言來模擬這些模型的行為和解釋其結果。我對書中是否包含一些關於“大數據”分析的案例，以及如何使用 R 語言來處理和分析大規模數據集的技巧感到好奇。如果書中能夠提供一些關於模型診斷和優化方法的指導，以及如何撰寫規範的統計分析報告的建議，那將對我非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我對《統計實驗及R語言模擬》這本書的封麵設計感到非常滿意，簡潔大氣，書名醒目，一看就是一本嚴謹的學術著作。作為一名即將進入統計學領域深入學習的學生，我一直在尋找一本能夠係統介紹統計實驗設計原則，並且能夠結閤 R 語言進行實際操作的書籍。這本書的目錄讓我眼前一亮，從基本的描述性統計到高級的推斷性統計，再到各種實驗設計方法，最後落腳到 R 語言的實踐應用，這樣的編排邏輯清晰，層層遞進，非常適閤我這樣的初學者。我對書中關於“多重比較”和“功效分析”的講解充滿瞭期待，這對於理解和設計有效的統計實驗至關重要。我希望書中能夠提供大量的 R 語言代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行詳細的解釋，這樣我纔能真正地將理論知識轉化為實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，整體色調穩重而不失現代感，書名《統計實驗及R語言模擬》的字體清晰易讀，英文副標題也恰到好處地補充瞭信息。我拿到這本書時，就被它紮實的專業氣息所打動。翻開目錄，我看到瞭 R 語言在統計建模、假設檢驗、迴歸分析、方差分析、時間序列分析等多個核心領域的應用，還有關於實驗設計原則的深入探討，比如隨機化、重復、區組化等，這些都是統計學研究的基石。我對其中關於“濛特卡洛模擬”的部分特彆感興趣，因為我一直對如何通過模擬來理解復雜的統計分布和推斷方法感到好奇。書的篇幅看起來相當可觀，預示著內容會非常詳實，這對於我這樣希望深入理解統計學原理並將其付諸實踐的讀者來說，無疑是一個福音。我對書中是否包含一些經典的統計實驗案例，以及如何利用 R 語言一步步地復現和分析這些案例充滿期待，希望能從中學習到紮實的實踐技能。

評分☆☆☆☆☆

《統計實驗及R語言模擬》這本書，從它的書名就可以看齣它是一本理論與實踐相結閤的優秀教材。我一直對統計學在科學研究中的應用非常感興趣，特彆是如何通過科學的實驗設計來收集數據，以及如何利用 R 語言這樣的強大工具來分析這些數據，並從中得齣可靠的結論。我非常期待書中關於“方差分析”和“迴歸分析”章節的講解，因為這是許多學科研究中最常用到的統計方法。如果書中能夠結閤具體的學科案例，例如生物統計、醫學統計或者社會科學研究中的實驗設計，並演示如何用 R 語言進行相應的統計分析，那將大大提高我學習的興趣和效率。我也希望書中能夠對 R 語言的一些高級應用，比如數據可視化和報告生成，有所涉及，這樣我就可以更好地展示我的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被它的排版和印刷質量所驚艷。紙張厚實，觸感細膩，文字清晰，印刷精美，閱讀體驗非常好。更重要的是，書名《統計實驗及R語言模擬》本身就點燃瞭我對統計世界的好奇心。我一直認為，統計學不僅僅是枯燥的公式和理論，更是一種解決實際問題的強大工具。而 R 語言，作為統計計算和圖形繪製的黃金標準，無疑是打開這個工具箱的最佳鑰匙。我尤其期待書中關於“因果推斷”和“貝葉斯統計”的章節，這在當今數據科學領域是越來越重要的主題。能否通過 R 語言的模擬，更直觀地理解這些復雜概念的內在邏輯，是我非常關注的一點。如果書中能提供一些實際的數據集，並指導讀者如何用 R 語言進行探索性數據分析，以及如何構建和評估模型，那將是非常有價值的學習經曆。