Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R

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Owen Jones
Chapman & Hall
2009-03-11
472
USD 79.95
Hardcover
9781420068726

圖書標籤: R  統計  statistics  編程  統計學  Programming  英文版  編程語言   


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发表于2024-12-24

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圖書描述

Known for its versatility, the free programming language R is widely used for statistical computing and graphics, but is also a fully functional programming language well suited to scientific programming.

An Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R teaches the skills needed to perform scientific programming while also introducing stochastic modelling. Stochastic modelling in particular, and mathematical modelling in general, are intimately linked to scientific programming because the numerical techniques of scientific programming enable the practical application of mathematical models to real-world problems.

Following a natural progression that assumes no prior knowledge of programming or probability, the book is organised into four main sections:

* Programming In R starts with how to obtain and install R (for Windows, MacOS, and Unix platforms), then tackles basic calculations and program flow, before progressing to function based programming, data structures, graphics, and object-oriented code

* A Primer on Numerical Mathematics introduces concepts of numerical accuracy and program efficiency in the context of root-finding, integration, and optimization

* A Self-contained Introduction to Probability Theory takes readers as far as the Weak Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem, equipping them for point and interval estimation

* Simulation teaches how to generate univariate random variables, do Monte-Carlo integration, and variance reduction techniques

In the last section, stochastic modelling is introduced using extensive case studies on epidemics, inventory management, and plant dispersal. A tried and tested pedagogic approach is employed throughout, with numerous examples, exercises, and a suite of practice projects. Unlike most guides to R, this volume is not about the application of statistical techniques, but rather shows how to turn algorithms into code. It is for those who want to make tools, not just use them.

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很不錯啊

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introductory programming

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第一部分是R編程入門;第二部分是數值計算,主要是解方程,求積分和優化;第三部分是概率和統計,主要講概率、隨機變量等概念和參數估計,第四部分是simulation,主要講Monte Carlo積分和方差降低。

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第一部分是R編程入門;第二部分是數值計算,主要是解方程,求積分和優化;第三部分是概率和統計,主要講概率、隨機變量等概念和參數估計,第四部分是simulation,主要講Monte Carlo積分和方差降低。

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第一部分是R編程入門;第二部分是數值計算,主要是解方程,求積分和優化;第三部分是概率和統計,主要講概率、隨機變量等概念和參數估計,第四部分是simulation,主要講Monte Carlo積分和方差降低。

讀後感

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任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程,因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后,培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...

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任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程,因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后,培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...

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任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程,因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后,培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...

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