《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。
5星
