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图书简介

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；模拟随机变量；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。
目录
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随机数以及如何利用这些随机数产生任意分布的随机变量、随机过程等知识；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随机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。

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