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醉染图书数据科学统计算(据科学与大数据技术丛书)9787300306
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章 一维非均匀随机数的产生
1.1 常用连续非均匀随机数的产生
1.1.1 逆变换抽样法
1.1.2 舍选抽样法
1.1.3 变换抽样法
1.1.4 复合抽样法
1.1.5 近似抽样法
1.2 离散分布随机数的抽样法
逆变换法
第2章 随机向量随机数的抽样法
2.1 连续随机向量随机数的抽样法
2.1.1 变换抽样法
2.1.2 条件分布法
2.1.3 舍选抽样法
2.2 离散随机向量随机数的抽样法
条件分布法
第3章 参数估值计算
3.1 点估值计算
3.2 置信区间估值计算
3.2.1 单总体置信区间估计
3.2.2 两总体置信区间估计
第4章 设检验数值计算
4.1 参数检验数值计算
4.2 单样本的拟合优度检验
4.2.1 总体分布的卡方检验
4.2.2 单样本K-S检验
4.. 变量值随机检验
4.3 两样本的非参数检验
4.3.1 两样本的曼-惠特尼U检验
4.3.2 两样本的K-S检验
4.3.3 两样本的游程检验
4.4 独立检验
4.4.1 列联分析检验
4.4.2 相关系数检验
第5章 降低方差的统计方法
5.1 估计定积分的例子
5.1.1 随机投点法
5.1.2 平均值估计法
5.2 对偶变量的应用
5.3 控制变量法的应用
5.4 条件期望法
5.5 重要抽样法
5.6 分层抽样法
5.7 随机数重复使用法
第6章 重抽样方法
6.1 Bootstrap估计的思想
6.1.1 估计量偏差的Bootstrap估计
6.1.2 估计量标准差的Bootstrap估计
6.2 基于Jackknife法的估计
6.2.1 估计量偏差的Jackknife估计
6.2.2 估计量标准差的Jackknife估计
6.. Jackknife-after-Bootstrap估计
6.3 基于Bootstrap法的置信区间估计
第7章 EM算法
7.1 EM算法的步骤和原理
7.2 几个特殊分布参数的EM算法
7.2.1 两枚硬币出现正面概率的EM算法
7.2.2 多项分布参数的EM算法
7.. 正态分布参数EM估计
7.2.4 二项泊松混合模型的EM估计
7.3 混合模型的EM算法
7.3.1 一般混合模型的EM算法
7.3.2 高斯混合模型的EM算法
第8章 MCMC方法
8.1 MCMC方法
8.1.1 Markov链
8.1.2 MCMC方法
8.1.3 满条件分布
8.2 Metropolis-Hastings方法
8.2.1 Metropolis选择
8.2.2 独立抽样
8.. 单元素Metropolis-Hastings算法
8.3 Gibbs抽样
参考文献
许王莉,中国人民大学明理书院副院长,统计学院教授、博士生导师,近年来一直从事模型拟合优度检验、高维数据分析、随机缺失数据、抽样数据分析等方面的统计推断研究。先后主持了多个自然科学项目、人文社会科学重点研究基地重大项目、北京市自然科学重点项目以及人文社科等的多项科研课题,在统计学不错期刊和很好期刊上发表70余篇,著有《缺失数据的模型检验及其应用》,与人合著《非参数检验及其应用》。
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