R语言统计计算实战

"Statistical Computing with R" 是一本专注于实践应用而非理论的教程，它通过R语言介绍了统计计算的概念，并以解决实际计算问题为例进行讲解。书中涵盖了蒙特卡洛方法、聚类分析、bootstrap抽样、非参数回归、密度估计和拟合优度检验等主题。此外，书中包含大量练习题供学生学习，同时提供教师用解决方案手册。 在统计计算领域，R语言已经成为一个广泛使用的工具，因为它提供了丰富的统计函数和图形化界面，以及强大的数据处理和编程能力。"Statistical Computing with R"这本书正是针对这些需求，引导读者了解如何在R环境中实现统计计算。首先，书中的章节会回顾概率论和经典统计推断的基本概念，为后续的算法实现打下基础。 蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的计算技术，用于解决复杂问题，特别是在模拟和优化方面。在书中，作者会展示如何使用R语言来实施这些方法，帮助读者理解其工作原理和应用范围。 聚类分析是数据挖掘中的一个重要组成部分，它涉及将数据集中的观测值分组到不同的类别或簇中。通过R语言，读者可以学习如何编写代码来执行不同的聚类算法，如K-means、层次聚类等。 Bootstrap抽样是一种统计方法，用于估计统计量的分布和不确定性，尤其适用于小样本或复杂分布的情况。在R中，有现成的函数可以实现bootstrap抽样，但理解其背后的原理和自定义实现同样重要。 非参数回归是指不依赖于特定概率分布假设的回归分析。在本书中，读者将学习如何使用R来实现非参数方法，如核平滑、局部线性回归等，这些方法对处理非线性和异质性数据特别有用。 密度估计是另一种统计技术，用于估计数据分布的形状。R提供了多种密度估计方法，如高斯核密度估计，书中的例子将帮助读者掌握这些技术。 拟合优度检验是用来评估模型对数据的拟合程度的一种统计检验。在R中，有各种函数可以执行不同类型的拟合优度检验，如卡方检验、Anderson-Darling检验等，这些在书中都有详尽的示例。 "Statistical Computing with R"是一本面向实践者的教材，通过深入浅出的例子和练习，使读者能够掌握R语言在统计计算中的应用，从而在数据分析和统计建模方面提升技能。对于想在统计计算领域深化理解和实践的读者来说，这是一本不可多得的资源。