统计模拟及其R实现

本书系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术。全书共分九章，主要内容包括：常用统计分析；模拟*变量；估计精度与有效模拟次数；模拟精度改进技术等。每章内容由浅入深，浅显易懂，但又能给人以更多的启示。同时还配有若干练习，帮助读者加强理解与巩固相关的知识。本书可作为统计学、计算数学与应用数学、保险学与管理学、精算学、工程技术等专业本科生教材或其他专业研究生教材，也可供相关专业人士参考。 

本书系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术。同时也介绍了R语言及其编程方法。在对条件期望、条件方差、Poisson过程和Markov链的基本知识进行简单介绍之后。介绍了如何利用计算机产生*数以及如何利用这些*数产生任意分布的*变量、*过程等知识；介绍了一些分析统计数据的方法和技术，如Bootstrap、模拟精度改进技术等；介绍了如何利用统计模拟来判断所选的*模型是否拟合实际的数据；介绍了处理缺失数据的EM算法和进行Bayesian统计推断的MCMC算法及一些新发展起来的统计模拟技术；最后介绍了动态模型的模拟。本书对每一章节中的例子，都给出了用R语言编写的模拟程序。
本书可作为统计学、计算数学与应用数学、保险学与管理学、精算学、工程技术等专业本科生教材或其他专业研究生教材，也可供相关专业人士参考。