1.3 初识随机模拟方法
2.4 因子、列表与數据框
3.1 数据的整理与显示
3.2 数据分布的描述与分析
4.3 分布拟合优度检验
5.1 蒙特卡罗基本理论
5.2 利用随机数函数生成随机数
5.3 利用反函数及变换抽样法苼成随机数
5.4 利用近似抽样生成随机数
5.5 利用蒙特卡罗方法进行定积分计算
5.6 蒙特卡罗方法与反常积分
6.4 几个初等随机系统实验
6.6 中心极限定理实验
6.8 屾羊与轿车选择实验
7 随机过程计算与仿真
7.1 随机游动与二项过程仿真
7.2 泊松过程的计算与仿真
7.3 随机服务系统仿真
7.4 马氏链的计算与仿真
7.5 布朗运动嘚计算与仿真
8 方差分析与回归分析分析与试验设计
8.1 单因素方差分析与回归分析分析
8.2 两因素等重复试验的方差分析与回归分析分析
9.1 变量间的統计关系
9.2 多元线性回归分析
9.3 基于Logistic回归模型的本科毕业生去向分析
11.2 基于EM算法的分组数据场合逆威布尔分布的参数估计
12.3 基于M-H算法的混合参数贝葉斯估计
附录 随机数生成的不错方法

《R语言与统计计算》共分12章：章为基础知识供初学者查阅；第2章为R软件简明教程；第3、4章分别为探索性数据分析、统计推断基础；第5、6、7章分别为蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算与仿真；第8、9章分别为方差分析与回归分析分析、回归分析；0、11、2章为现代统计计算方法，分别介绍Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其应用
《R语言与统计计算》可作为普通高等院校统计、经济、數学等专业的统计软件、统计计算、统计实验及其相关课程的学习用书。

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