Simulation for Data Science with R

This book is for users who are familiar with computational methods. If you want to learn about the advanced features of R, including the computer-intense Monte-Carlo methods as well as computational tools for statistical simulation, then this book is for you. Good knowledge of R programming is assumed/required.

这是一本针对数据科学家的R语言高级编程指南，旨在帮助读者掌握R软件在数据科学和高性能计算中的应用，包括统计模拟、蒙特卡洛方法、大数据处理以及动态系统模拟等高级技术。 首先，本书详细介绍了R软件，包括其强大的数据处理、分析和可视化能力，以及如何在高性能计算环境下使用R。同时，书中也讲解了如何创建自己的R包、集成测试和动态报告，这些功能对于有经验的R用户来说是非常重要的。 其次，本书深入探讨了统计模拟的定义和步骤，以及蒙特卡洛模拟方法的应用。这些方法在概率理论和统计学基础中占有重要地位，通过模拟实验可以解释大数定律和中心极限定理等重要定理。 此外，本书还讨论了大数据处理的三种方式，包括使用更强大的服务器、将数据存储在数据库中以及聚合和子集数据。同时，书中也介绍了真实随机数的获取与特性，以及随机数生成器的测试与验证，这些内容对于确保随机数生成器的质量和可靠性至关重要。 在多维优化问题方面，本书将二维问题中的优化方法扩展到更高维度的问题，并通过模拟随机数的方法来找到函数的最大值或最小值。同时，本书也介绍了弱大数定律和中心极限定理，这些定理在概率论和统计学中有广泛的应用。 本书还强调了