1 Bootstrap and Jackknife 1.1 The Bootstrap 1.1.1 Bootstrap Estimation of Standard Error 1.1.2 Bootstrap Estimation of Bias 1.2 Jackknife 1.3 Jackknife-after-Bootstrap 1.4 Bootstrap Confidence Intervals 1.4.1 The Standard Normal Bootstrap Confidence Interval 1.4.2 The Percentile Bootstrap Confidence Interval 1.4.3 The Basic Bootstrap Confidence Interval 1.4.4 The Bootstrap t interval 1.5 Better Bootstrap Confidence Intervals 1.6 Application: Cross Validation

根据贝叶斯统计推断理论,提出了运用蒙特卡洛计算机模拟技术构造机械应力、强度功能参数下的可靠度最大熵先验分布的原理和方法.通过对圆柱形螺旋弹簧的可靠度计算实例分析,表明了这一方法具有机械工程实用价值,也为今后机械行业制定分布类型统一规范理论计算机械可靠度提供一种探索思路和理论方法

1 Numerical optimization methods in R 1.1 Root-finding in one dimension 1.1.1 Bisection method 1.1.2 Brent’s method 1.1.3 Newton’s method 1.1.4 Fisher scoring 1.2 multivariate optimization 1.2.1 Newton’s method and Fisher scoring 1.3 Numerical Integration 1.4 Maximum Likelihood Problems 1.5 Optimization Problems 1.5.1 One-dimension Optimization 1.5.2 multi-dimensional Optimization 1.6 Linear Programming

1 Methods for Generating Random Variables 1.1 Generating Uniform(0,1) random number 1.2 Random Generators of Common Probability Distribution in R 1.2.1 The Inverse Transform Method 1.2.2 The Acceptance-Rejection Method 1.2.3 Transformation Methods 1.2.4 Sums and Mixtures 1.3 Multivariate Distribution 1.3.1 Multivariate Normal Distribution 1.3.2 Mixtures of Multivariate Normals 1.3.3 Wishart Distribution 1.3.4 Uniform Distribution on the d−Sphere 1.4 Stochastic Process

1 Monte Carlo Methods in Inference 1.1 Monte Carlo Methods for Estimation 1.1.1 Monte Carlo Estimation and Standard Error 1.1.2 Estimation of MSE 1.2 Estimating a confidence level 1.3 Monte Carlo Methods for Hypothesis Tests 1.4 Empirical Type I error rate 1.4.1 Power of a Test 1.4.2 Power Comparisons 1.5 Application: “Count Five” Test for Equal Variance

1 EM optimization method 1.1 EM algorithm 1.2 Convergence 1.3 Usage in exponential families 1.4 Usage in finite normal mixtures 1.5 Variance estimation 1.5.1 Louis method 1.5.2 SEM algorithm 1.5.3 Bootstrap method 1.5.4 Empirical Information 1.6 EM Variants 1.6.1 Improving the E step 1.6.2 Improving the M step 1.7 Pros and Cons

1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.4 The Gibbs Sampler 1.4.1 The Slice Gibbs Sampler 1.5 Monitoring Convergence 1.5.1 Convergence diagnostics plots 1.5.2 Monte Carlo Error 1.5.3 The Gelman-Rubin Method 1.6 WinBUGS Introduction 1.6.1 Building Bayesian models in WinBUGS 1.6.2 Model specification in WinBUGS 1.6.3 Data and initial value specification 1.6.4 Compiling model and simulating values

1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.1 Introduction 1.1.1 Integration problems in Bayesian inference 1.1.2 Markov Chain Monte Carlo Integration 1.1.3 Markov Chain 1.2 The Metropolis-Hastings Algorithm 1.2.1 Metropolis-Hastings Sampler 1.2.2 The Metropolis Sampler 1.2.3 Random Walk Metropolis 1.2.4 The Independence Sampler 1.3 Single-component Metropolis Hastings Algorithms 1.4 Application: Logistic regression

管理学 会计学 经济法 微观经济学 宏观经济学 统计学 组织行为学 新生研讨课 人力资源管理 管理信息系统 财务管理 市场营销学 运营管理 公司战略管理 公司治理 社会调查理论与方法 创新能力训练 电子商务实务与案例分析 ERP 沙盘模拟实训 商务礼仪 税法 商务谈判实务与案例 管理沟通 保险学 统计分析软件与应用 财经写作 国际商务 领导科学与艺术 投资项目评估 公共关系学 企业文化与企业伦理 现代物流管理 国家公务员制度 企业经营策划 工商管理案例分析 计算机实用技能 创业管理 企业经营决策模拟 工商管理专业实训

在岩体力学研究中,为对地质弱面进行统计加工和对岩体结构进行几何分析,常常需要用到赤平投影方法。本文从解析球面圆的'赤平投影入手,系统地討论了赤平极射投影和Lambert投影的关系;给出了吴尔夫网和施密特网的解析表达式;对这两种通用的投影网在等角性和等面性方面的特征进行了分析。在此基础上给出了一个简化的算式,以确定吴尔夫网中等价圆的半径,如果以吴氏网为基础以电算机制作等密曲线,这一算式将有实用价值