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蒙特卡羅模擬

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內容簡介

蒙特卡羅方法,又稱隨機抽樣或統計試驗方法,屬於計算數學的一個分支,它是在20世紀40年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程,很難得到滿意的結果,而蒙特卡羅方法由於能夠真實地類比實際物理過程,故解決問題與實際非常符合,可以得到很圓滿的結果。
 
蒙特卡羅模擬提供了一種可替代分析數學的方式來説明研究者理解統計量的抽樣分佈及其在隨機樣本中的行為,在實證角度通過對模擬資料構建的總體中抽取的隨機樣本進行分析,來追蹤統計量的行為。
 

作者介紹

克里斯多夫•Z.穆尼是西佛吉尼亞大學政治學的副教授。他于1990年在美國威斯康星大學麥迪森分校取得政治學博士學位。穆尼教授曾在威斯康星大學麥迪森 分校,威斯康星大學密爾沃基及英國埃塞克斯大學講學,主要專注於美國政治和研究方法。
 
自1994年,他還在埃塞克斯暑期學校教授社會科學資料分析與收集方 面的課程。穆尼教授在美國國家立法機關(U.S. state legislatures),公共政策(Public Policy)及現代非參數推斷技術等著名學術期刊上發表了大量的文章。
 
同時,他還(與Robert D. Duval聯合)撰寫了《自舉法》(Bootstrapping)(1993, Sage),(與Richard A. Brisbin, Jr., Robert Jay Dilger 和Allan S. Hammock一起撰寫)《西佛吉尼亞政治與政府:機構能力與責任政府鬥爭》(West Virginia Politics and Government: Institutional Capacity and the Struggle for Responsible Government) (1996)等書籍。
 

目錄


致謝
第1章 簡介
第1節 蒙特卡羅原理
第2章 從虛擬總體中生成個體樣本
第1節 設定生成虛擬總體的電腦演算法
第2節 生成單個隨機變數
第3節 生成隨機變數的組合
第3章 在蒙特卡羅模擬中運用虛擬總體
第1節 一個完整虛擬總體演算法例子
第2節 生成蒙特卡羅估計向量
第3節 生成多個實驗
第4節 我們要保留試驗中的哪一個統計量?
第5節 我們要進行多少次試驗?
第6節 評估抽樣分佈的蒙特卡羅估計
第4章 蒙特卡羅模擬在社會科學中的運用
第1節 當估計量弱統計理論存在時的統計推論
第2節 在多種可能條件下檢驗零假設
第3節 評估推論方法的品質
第4節 評估參數推斷穩健性以檢驗違反假設
第5節 比較估計量的屬性
第5章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照表
 

詳細資料

  • ISBN:9787543228467
  • 規格:平裝 / 162頁 / 13 x 19 x 0.81 cm / 普通級 / 1-1
  • 出版地:中國

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