统计模拟

内容概要

Sheldon M. Ross　世界著名的应用概率专家和统计学家，现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福大学获得统计学博士学位，在1976年至2004年期间于加州大学伯克利分校任教，他的研究领域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了Probability in the Engineering and Informational Sciences杂志并一直担任该杂志主编，他的多种畅销教材均产生了世界性的影响，其中《随机过程（第2版）》和《概率论基础教程（第9版）》等均由机械工业出版社引进出版。

书籍目录

Preface

Chapter 1 - Introduction

Chapter 2 - Elements of Probability

Chapter 3 - Random Numbers

Chapter 4 - Generating Discrete Random Variables

Chapter 5 - Generating Continuous Random Variables

Chapter 6 - The Multivariate Normal Distribution and Copulas

Chapter 7 - The Discrete Event Simulation Approach

Chapter 8 - Statistical Analysis of Simulated Data

Chapter 9 - Variance Reduction Techniques

Chapter 10 - Additional Variance Reduction Techniques

Chapter 11 - Statistical Validation Techniques

Chapter 12 - Markov Chain Monte Carlo Methods

Index

作者简介

【编辑推荐】

“……本书内容丰富，不论作为教材还是参考书都非常值得推荐。”

—— 美国统计学报

“我一直非常喜欢Ross的书，因为他数学上严谨，同时又对应用很感兴趣。数学的严密理论，数学方法在实际生活中如何应用的例证，一般不会在同一本书中出现，而Ross却很罕见地将二者融合为一体，我认为这是他的最大优势。从应用观点出发的书常常缺少严格性和数学细节。我还喜欢那丰富的练习题，让学生不断挑战、追求卓越。”

——Krzysztof Ostaszewski，伊利诺伊州立大学

【内容简介】

本书是统计模拟类最畅销的教材，已被全球众多高校采用，如加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、伊利诺伊州立大学、华盛顿大学圣路易斯分校、南加州大学、康涅狄格大学等。书中介绍了统计模拟的最新方法和技术，有丰富的金融、优化等领域的应用实例，强调方差缩减技术，还有一章专门介绍MCMC方法。新版显著提升，全面修订和更新，不但各章都新增了很多内容和习题，还增加了两章内容，即“多元正态分布与Copulus”和“高级方差缩减技术”。

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