统计模拟

内容概要

　　Sheldon,M.Ross，国际知名概率与统计学家，南加州大学工业工程民运筹系系主任。毕业于斯坦福大学统计学，曾在加州大学伯克利分校任教多年。研究领域包括：随机模型、仿真模拟、统计分析、金融数等。Ross教授著述颇丰，他的多种畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响，如Introduction to Probability Models（《应用随机过程：概率模型导论》），A Fisrt Course in Probability（《概率论基础教程》）等（均由人民邮电出版社出版）。

书籍目录

1 introduction

exercises

2 elements of probability

2.1 sample space and events

2.2 axioms of probability

2.3 conditional probability and independence

2.4 random variables

2.5 expectation

2.6 variance

2.7 chebyshev's inequality and the laws of large numbers

2.8 some discrete random variables

2.9 continuous random variables

2.10 conditional expectation and conditional variance

3 random numbers

3.1 pseudorandom number generation

3.2 using random numbers to evaluate integrals

4 generating discrete random variables

4.1 the inverse transform method

4.2 generating a poisson random variables

4.3 generating binomial random variables

.4.4 the acceptance-rejection technique

4.5 the compositon approach

4.6 generating random vectors

5 generating continuous random variables

5.1 the inverse transform algorithm

5.2 the rejecton method

5.3 the polar method for generating normal random variables

5.4 generating a poissn process

5.5 generating a nonhomogeneous poisson process

6 the discrete event simulation approach

7 statistical analysis of simulated data

8 variance reduction techniques

9 statistical validation techniques

10 markov chain monte carlo methods

11 some additional topics

index

作者简介

《统计模拟(英文版•第4版)》系统阐述了统计模拟的一些实用方法和技术。在对概率的基本知识进行了简单的回顾之后，介绍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。然后讨论了一些分析统计数据的方法和技术。如Bootstrap（自助法）、方差缩减技术等。接着讲述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。最后介绍MCMC及一些最新发展的统计模拟技术和论题，如随机序列函数和随机子集函数的评估。《统计模拟(英文版•第4版)》在每章的最后还提供了不同难度的习题。

《统计模拟(英文版•第4版)》可作为高等院校数学、统计学、科学计算、保险学、精算学等专业的教材，也可供工程技术人员和应用工作者参考。

图书封面

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