R语言的科学编程与仿真pdf电子书版本下载

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第Ⅰ部分 编程 3

第1章 安装 3

1.1 R的安装 3

1.2 R的启动 3

1.3工作目录 4

1.4书写脚本 5

1.5帮助 5

1.6辅助材料 6

第2章 基于R的计算环境 10

2.1算术 10

2.2变量 11

2.3函数 13

2.4向量 14

2.5缺失数据 18

2.6表达式及其赋值 19

2.7逻辑表达式 20

2.8矩阵 22

2.9工作空间 25

2.10习题 26

第3章 编程基础 28

3.1引言 28

3.2 if分支 30

3.3 for循环 32

3.4 while循环 35

3.5向量化编程 37

3.6程序流程 38

3.7基础调试 40

3.8良好的编程习惯 41

3.9习题 41

第4章 输入和输出 46

4.1文本 46

4.2从文件输入 48

4.3从键盘输入 50

4.4输出到文件 51

4.5绘图 53

4.6习题 55

第5章 函数化编程 58

5.1函数 58

5.2范围及其影响 63

5.3可选参数和缺省值 65

5.4基于向量形式的函数编程 65

5.5循环程序 68

5.6调试函数 70

5.7习题 72

第6章 复杂数据结构 79

6.1因子 79

6.2数据框 82

6.3列表 88

6.4 apply命令族 92

6.5习题 99

第7章 绘图 102

7.1引言 102

7.2图形参数：par 104

7.3图形扩展 106

7.4数学排版 108

7.5产生永久图形 110

7.6群组制图：格的使用 111

7.7 3D制图 115

7.8习题 116

第8章 R语言高级编程技术 119

8.1程序包 119

8.2框架和环境 124

8.3程序调试 126

8.4面向对象程序设计：S3 128

8.5面向对象程序设计：S4 132

8.6编译代码 135

8.7扩展阅读 137

8.8习题 137

第Ⅱ部分 数值技术 141

第9章 数值精度与程序的效率 141

9.1数字的机器表示 141

9.2有效数字 144

9.3时间 146

9.4循环和向量 148

9.5存储器 150

9.6警告 151

9.7习题 152

第10章 求根 155

10.1引言 155

10.2不动点迭代法 156

10.3牛顿-拉富生算法 161

10.4割线法 164

10.5二分法 165

10.6习题 168

第11章 数值积分 175

11.1梯形积分法 176

11.2辛普森积分法 177

11.3自适应积分法 182

11.4习题 186

第12章 最优化 189

12.1牛顿最优化方法 190

12.2黄金分割法 192

12.3多元最优化 195

12.4最速上升法 196

12.5多维情形下的牛顿法 201

12.6 R中的最优化及其相关延伸问题 205

12.7一个曲线拟合的例子 206

12.8习题 208

第Ⅲ部分 概率与统计 215

第13章 概率 215

13.1概率公理 215

13.2条件概率 218

13.3独立性 220

13.4全概率公式 221

13.5贝叶斯定理 221

13.6习题 223

第14章 随机变量 227

14.1分布函数的定义 227

14.2离散型和连续型随机变量 228

14.3经验分布函数和直方图 230

14.4期望和有限近似 232

14.5变换 236

14.6方差和标准差 240

14.7弱大数定理 242

14.8习题 245

第15章 离散型随机变量 251

15.1 R里的离散型随机变量 251

15.2伯努利分布 252

15.3二项分布 252

15.4几何分布 254

15.5负二项分布 256

15.6泊松分布 258

15.7习题 261

第16章 连续型随机变量 263

16.1 R里的连续型随机变量 263

16.2均匀分布 264

16.3寿命模型：指数和威布尔 264

16.4泊松过程和伽玛分布 268

16.5抽样分布：正态、X2和t 273

16.6习题 278

第17章 参数估计 282

17.1点估计 282

17.2中心极限定理 288

17.3置信区间 292

17.4蒙特卡洛置信区间 299

17.5习题 300

第Ⅳ部分 模拟 307

第18章 模拟 307

18.1模拟独立同分布的均匀分布随机样本 307

18.2离散型随机变量的模拟 309

18.3连续型随机变量的逆变换法 314

18.4连续型随机变量的拒绝法 316

18.5正态分布的模拟 321

18.6习题 324

第19章 蒙特卡洛积分 329

19.1投点法 329

19.2（改进的）蒙特卡洛积分 332

19.3习题 334

第20章 方差缩减 336

20.1对立抽样法 336

20.2重要抽样法 340

20.3控制变量法 344

20.4习题 347

第21章 案例研究 349

21.1引言 349

21.2流行病案例 350

21.3库存问题 362

21.4种子传播 376

第22章 案例选讲 389

22.1水坝水位模型 389

22.2轮盘赌问题 392

22.3蒲沣投针试验 394

22.4投保风险 396

22.5壁球比赛 398

22.6股票价格 402

R命令术语表 405

书中涉及的程序与函数 411

索引 413