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统计计算与模拟系统（使用R语言）

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简介：
《统计计算与模拟系统（使用R语言）》是一本专注于利用R语言进行统计分析和模型构建的指南，涵盖从基础数据处理到高级模拟技术的应用。书中详细讲解了如何通过编程解决问题，并提供了丰富的案例研究来帮助读者掌握实际操作技能。适合统计学、数据分析及计算机科学领域的学生与专业人士阅读。 某商店只有一个售货员，在上午9点开门，下午5点关门（要求在5点前把还在排队等待的顾客服务完毕才关店）。请模拟这种单服务员排队系统，并估计出顾客平均等待时间、平均服务时间和排队中的顾客平均数。文档中包含相关例子和代码以及运行结果。

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  • 统计计算与模拟系统（使用R语言）
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    《统计计算与模拟系统（使用R语言）》是一本专注于利用R语言进行统计分析和模型构建的指南，涵盖从基础数据处理到高级模拟技术的应用。书中详细讲解了如何通过编程解决问题，并提供了丰富的案例研究来帮助读者掌握实际操作技能。适合统计学、数据分析及计算机科学领域的学生与专业人士阅读。 某商店只有一个售货员，在上午9点开门，下午5点关门（要求在5点前把还在排队等待的顾客服务完毕才关店）。请模拟这种单服务员排队系统，并估计出顾客平均等待时间、平均服务时间和排队中的顾客平均数。文档中包含相关例子和代码以及运行结果。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    《统计模拟与R语言实现》是一本介绍如何使用R编程语言进行统计模拟实践的手册，适合学习统计学和数据科学的学生及从业人员阅读。书中涵盖了随机数生成、蒙特卡洛方法等关键概念，并通过实际案例展示了R在解决复杂统计问题中的强大功能。 统计模拟及其R的实现，包括使用R软件的操作习题及讲解。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    本书《统计模拟与R语言实现》详细介绍了如何运用R语言进行各种统计模拟实验和方法，帮助读者掌握数据分析中的高级技术。 大数据时代的统计分析利器——R语言的具体应用。
     
  • 统计模拟与R语言实现
    优质
    《统计模拟与R语言实现》一书旨在通过R编程语言讲解统计学中的各种模拟方法，帮助读者理解并掌握利用计算机进行复杂数据处理和分析的技术。 《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术，并且还介绍了R语言及其编程技巧。在简要介绍条件期望、条件方差、Poisson过程以及Markov链的基础知识后，本书详细讲解了如何利用计算机生成随机数并使用这些随机数来创建任意分布的随机变量和随机过程；书中阐述了一些用于分析统计数据的方法和技术，如Bootstrap方法及模拟精度改进技术，并展示了统计模拟在判断所选模型是否适合实际数据中的应用。此外，《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》还介绍了处理缺失数据的EM算法以及进行Bayesian统计推断的MCMC算法及其他新兴的统计模拟技术；最后，该书探讨了动态系统的模拟方法。 书中每个章节的例子都附有使用R语言编写的模拟程序。其目录包括以下几章： 第1章 预备知识 - 矩母函数与生成函数 - 条件期望和条件方差 - 随机过程简介 - Markov链 第2章 R介绍 - 基本操作、向量、矩阵及多维数组的使用方法，因子应用，列表与数据框的概念；输入输出控制； - 程序控制结构以及R程序设计技巧和图形绘制技术等。 第3章 常用统计分析 - 单变量数据分析和假设检验的方法介绍。 - R统计模型简介及回归分析实例，并展示了随机数的应用场景。 第4章 模拟随机变量 - 介绍了逆变换方法、筛选法、合成方法以及Poisson过程模拟和Markov链的模拟技术等。 第5章 估计精度与有效模拟次数 - 讲述了总体均值和方差的估计，区间估计的方法，并展示了Bootstrap方法的应用场景。 第6章 模拟精度改进技术 - 对偶变量法、条件期望法、分层抽样法以及重要抽样法等提高了模型精确度的技术详解。 第7章 统计模型识别方法 - 单样本的拟合优度检验，含未知参数单样本的拟合优度检验，两样本问题及非齐次Poisson过程假设验证等内容。 第8章 EM算法和MCMC方法 - 介绍了EM算法、MCMC方法及其模拟退火技术和SIR方法等最新技术的发展趋势。 第9章 若干动态系统的模拟 - 探讨了追逐问题的模拟，Daubechies/小波函数计算，排队系统分析，存储模型以及保险风险模型等内容，并涉及维修和期权执行策略等问题。
     
  • 统计模拟与R语言实现.doc
    优质
    《统计模拟与R语言实现》是一份介绍如何利用R编程语言进行各种统计分析和数据模拟的文档。通过具体实例，读者可以掌握运用R软件解决实际问题的能力。 统计模拟及其R实现.doc 统计模拟课程在R中的使用方法 详细 R语言
     
  • R语言中的统计实验与模拟
    优质
    《R语言中的统计实验与模拟》一书深入浅出地讲解了如何利用R语言进行各种统计分析和模型构建的实践操作，特别侧重于通过编程实现复杂的统计实验设计及随机过程模拟。书中不仅涵盖了基础的概率论知识，还详细介绍了高级的数据可视化技术以及案例研究，旨在帮助读者掌握运用R语言解决实际问题的能力，适用于统计学、数据分析及相关领域的学习者与从业者。 《统计实验及R语言模拟》是由暨南大学的候雅文和王斌会老师编著的一本书籍，书中系统地描述了随机数产生与检验、积分模拟与优化、方差缩减方法、MCMC方法、系统模拟仿真以及R语言与统计基础等内容。
     
  • 随机模拟法在统计计算中的应用（R语言）
    优质
    本文章探讨了随机模拟法在统计计算领域内的应用，并通过实例展示了如何利用R语言实现各种统计问题的仿真与分析。 文档内包含用随机模拟方法计算定积分的实例和代码以及运行结果。采用的方法包括随机投点法、平均值法、重要抽样法和分层抽样法。
     
  • R语言的统计建模
    优质
    《R语言的统计建模》是一本专注于利用R编程语言进行数据分析和构建统计模型的指南书籍。书中详细介绍了如何使用R软件进行各种类型的统计分析，并涵盖了从基础数据处理到高级模型建立的技术，是学习统计学与数据科学的理想教材或参考书。 R语言统计建模包括多元线性回归、聚类分析和主成分回归等多种方法。
     
  • MH算法在统计计算中的应用（R语言）
    优质
    本文探讨了Metropolis-Hastings (MH) 算法在使用R语言进行统计计算时的应用，通过实例展示了如何利用该算法解决复杂的概率分布问题。 MH算法在参数空间随机选取一个起始点。根据参数的概率分布生成一系列新的参数值，并计算这些新参数组合对应的状态概率密度。通过比较当前状态与候选状态（即新产生的随机点）之间的概率密度比值是否大于(0,1)之间的一个随机数，来决定接受或拒绝这一变化。 如果这个比率高于该随机数，则称此为“接受”操作，并将新的参数集合作为下一个迭代的起点；反之则继续生成满足概率分布的新参数组合，直到找到一个能够被接受的状态。整个过程不断重复进行，直至达到预定的停止条件或者遍历足够多的状态以确保探索到重要的区域。 文档中包含有具体实例、代码和运行结果来帮助理解这一算法的工作原理与应用方法。