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

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

1 Introduction 1.1 R website 1.2 Differences between R and S 1.3 Start with R 2 Data with R 2.1 Objects 2.2 Reading data in a file 2.3 Saving data 2.4 generating data 2.5 Manipulating objects 2.5.1 Creating objects 2.5.2 Operators 2.5.3 Accessing the values of an object: the indexing system 2.5.4 Accessing the values of an object with names 2.5.5 Arithmetics and simple functions 2.5.6 Matrix Computation

一、计算机网络概述 1.计算机网络的组成 （1）主机。 （2）结点，它是一个在通信线路和主机之间设置的通信线路控制处理机，主要是分担数据通信、数据处理的控制处理功能

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

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5.1 文件传输FTP 5.2 在浏览器中下载网上资源 5.3 使用网络蚂蚁NetAnts 5.7 小结 5.4 使用网际快车FlashGet 5.5 使用压缩软件WinZip 5.6 使用压缩软件WinRAR