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简介
本书的第1章是Stata软件基础，主要介绍了Stata软件的一些基本功能与操作。第2章介绍了Stata软件的语法结构，尤其着重介绍了蒙特卡洛模拟的相关命令。第3章简单地介绍了Stata软件的数据管理功能。第4章介绍了蒙特卡洛方法的基础，包括其基本思想，基本特点，随机性与随机数，随机数发生器以及蒙特卡洛方法的发展简史。第5章介绍了伪随机数的生成，介绍了几种比较常用的伪随机数发生器以及伪随机数的检验方法。第6章介绍了概率分布的抽样方法，介绍了直接抽样原理，随机变量的几种常用抽样方法，随机向量抽样方法，随机过程抽样方法以及未知概率分布抽样方法。第7章介绍了离散型随机变量的模拟，主要介绍了二项分布，泊松分布以及未知事件空间有限的离散型随机变量的模拟。第8章介绍了连续型随机变量的模拟，介绍了均匀分布、正态分布等几种主要的连续性随机变量分布的模拟，以及多维正态分布的模拟。第9章介绍了随机过程的模拟，主要介绍了平稳随机过程以及布朗运动的模拟。第10章是蒙特卡洛模拟的应用，介绍了不同领域中的一些蒙特卡洛模拟的实例。 本书把程序设计方法和蒙特卡洛模拟方法融合在一起，目的是使读者在学习蒙特卡洛方法的同时即可使用Stata编程来进行模拟练习，相信会给读者带来事半功倍的效果。本书适用于科研人员、研究生，以及高年级本科生，既可以作为教学辅助材料，也可用于蒙特卡洛模拟的教学参考。本书中难免有不足之处，敬请读者批评指正。
目录
第1章 Stata软件基础
1．1 Stata软件简介
1．2 Stata窗口及基本操作
1．3 Stata帮助与支持
第2章 Stata的语法结构
2．1 命令的基本格式
2．2 命令的示例
2．3 蒙特卡洛模拟命令
2．4 绘图命令
第3章 Stata的数据管理
3．1 变量的基本操作
3．2 数据的基本操作
3．3 日期与时间函数
第4章 蒙特卡洛方法基础
4．1 蒙特卡洛方法的基本思想
4．2 蒙特卡洛方法的基本特点
4．3 随机性与随机数
4．4 随机变量的抽样
4．5 蒙特卡洛方法简史
第5章 伪随机数的生成
5．1 伪随机数发生器简介
5．2 均匀随机数的产生
5．3 均匀随机数的检验
第6章 概率分布抽样方法
6．1 直接抽样方法原理
6．2 随机变量基本抽样方法
6．3 随机向量抽样方法
6．4 随机过程抽样方法
6．5 未知概率分布抽样方法
第7章 离散型随机变量的模拟
7．1 离散型随机变量
7．2 二项分布
7．3 几何分布
7．4 泊松分布
第8章 连续型随机变量的模拟
8．1 均匀分布
8．2 正态分布
8．3 多维正态分布
8．4 截断分布抽样
第9章 随机过程的模拟
9．1 平稳随机过程的模拟
9．2 布朗运动的模拟
第10章 蒙特卡洛模拟应用
参考文献
后记
蒙特卡洛模拟及其Stata应用实现
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