rizzo Statistical_Computing_with_R 电子（ 2007版，英文版）   
作者: Maria L. Rizzo
1  Introduction                               1
1.1 Computational Statistics and Statistical Computing . . . . .   1
1.2  The R Environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   3
1.3  Getting Started with R  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   4
1.4  Using the R Online Help System . . . . . . . . . . . . . . . .   7
1.5  Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   8
1.6  Arrays, Data Frames, and Lists  . . . . . . . . . . . . . . . .   9
1.7  Workspace and Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  15
1.8  Using Scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  17
1.9  Using Packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  18
1.10 Graphics  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  19
2  Probability and Statistics Review                 21
2.1  Random Variables and Probability . . . . . . . . . . . . . . .  21
2.2  Some Discrete Distributions  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  25
2.3  Some Continuous Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . .  29
2.4  Multivariate Normal Distribution  . . . . . . . . . . . . . . .  33
2.5  Limit Theorems  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  35
2.6  Statistics  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  35
2.7 Bayes’ Theorem and Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . .  40
2.8  Markov Chains  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  42
3  Methods for Generating Random Variables           47
3.1  Introduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  47
3.2  The Inverse Transform Method . . . . . . . . . . . . . . . . .  49
3.3  The Acceptance-Rejection Method . . . . . . . . . . . . . . .  55
3.4  Transformation Methods  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  58
3.5  Sums and Mixtures  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  61
3.6  Multivariate Distributions  . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  69
3.7  Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  82
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4  Visualization of Multivariate Data                 97
4.1  Introduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  97
4.2  Panel Displays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  97
4.3 Surface Plots and 3D Scatter Plots  . . . . . . . . . . . . . .  100
4.4  Contour Plots  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  106
4.5 Other 2D Representations of Data . . . . . . . . . . . . . . .  110
4.6 Other Approaches to Data Visualization  . . . . . . . . . . .  115
Exercises  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  116
5  Monte Carlo Integration and Variance Reduction      119
5.1  Introduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  119
5.2  Monte Carlo Integration  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  119
5.3  Variance Reduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  126
5.4  Antithetic Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  128
5.5  Control Variates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  132
5.6  Importance Sampling  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  139
5.7  Stratified Sampling  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  144
5.8 Stratified Importance Sampling  . . . . . . . . . . . . . . . .  147
Exercises  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  149
R Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  152
6  Monte Carlo Methods in Inference                153
6.1  Introduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  153
6.2 Monte Carlo Methods for Estimation  . . . . . . . . . . . . .  154
6.3 Monte Carlo Methods for Hypothesis Tests . . . . . . . . . .  162
6.4  Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  174
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