由於其功能的多樣性，免費編程語言R被廣泛應
用在統計計算與制圖學中，並且它是一種非常適合科
學編程的完全的函數式編程語言(functional
programming language)。
歐文·瓊斯、羅伯特·梅拉德特、安德魯·魯賓
遜合著的這本《R語言的科學編程與仿真》主要介紹
了科學編程與隨機建模的一些技巧。數學建模，特別
是隨機建模與科學編程具有緊密的聯繫，因為科學編
程中的數值方法使利用數學模型來處理實際問題成為
可能。
以下是本書的結構，假定讀者群不具備編程與統
計的相關知識，書的內容由如下四部分組成：
R中的編程從如何獲得並安裝R開始(分別針對
Windows、MacOS和Unix平臺)，然後介紹了基本的計
算與程序流程，最後進一步討論了基於函數的編程、
數據結構，制圖和面向對像的代碼；
數值計算入門介紹求根方法、數值積分和優化問
題中關於精度與編程效率等概念；
概率理論的獨立介紹一直涉及到弱大數定律和中
心極限定律，並且講述了使用這些理論來處理點估計
與區間估計問題；
數值仿真介紹了如何產生單獨的隨機變量、
Monte-Carlo數值積分和方差縮減技巧。
在最後一部分中，本書使用了大量關於流行病、
庫存管理和植物種子擴散的例子來介紹如何進行隨機
建模。通篇使用的皆為可靠的方法，並提供了大量的
示例、練習和實際工程問題。
不同於大部分R的指導書，本書不僅介紹了統計
方法的應用，還介紹了如何將算法轉化為代碼。這一
點對於那些不僅希望使用代碼，而且想要設計代碼的
人是很有用的。

譯者序
前言
第Ⅰ部分 編程
第1章 安裝
1.1 R的安裝
1.2 R的啟動
1.3 工作目錄
1.4 書寫腳本
1.5 幫助
1.6 輔助材料
第2章 基於R的計算環境
2.1 算術
2.2 變量
2.3 函數
2.4 向量
2.5 缺失數據
2.6 表達式及其賦值
2.7 邏輯表達式
2.8 矩陣
2.9 工作空間
2.10 習題
第3章 編程基礎
3.1 引言
3.2 if分支
3.3 for循環
3.4 ubue循環
3.5 向量化編程
3.6 程序流程
3.7 基礎調試
3.8 良好的編程習慣
3.9 習題
第4章 輸入和輸出
4.1 文本
4.2 從文件輸入
4.3 從鍵盤輸入
4.4 輸出到文件
4.5 繪圖
4.6 習題
第5章 函數化編程
5.1 函數
5.2 範圍及其影響
5.3 可選參數和缺省值
5.4 基於向量形式的函數編程
5.5 循環程序
5.6 調試函數
5.7 習題
第6章 復雜數據結構
6.1 因子
6.2 數據框
6.3 列表
6.4 aPPly命令族
6.5 習題
第7章 繪圖
7.1 引言
7.2 圖形參數：Par
7.3 圖形擴展
7.4 數學排版
7.5 產生**圖形
7.6 群組制圖：格的使用
7.7 3D制圖
7.8 習題
第8章 R語言**編程技術
8.1 程序包
8.2 框架和環境
8.3 程序調試
8.4 面向對像程序設計：S3
8.5 面向對像程序設計：S4
8.6 編譯代碼
8.7 擴展閱讀
8.8 習題
第Ⅱ部分 數值技術
第9章 數值精度與程序的效率
9.1 數字的機器表示
9.2 有效數字
9.3 時間
9.4 循環和向量
9.5 存儲器
9.6 警告
9.7 習題
**0章 求根
10.1 引言
10.2 不動點迭代法
10.3 牛頓-拉富生算法
10.4 割線法
10.5 二分法
10.6 習題
**1章 數值積分
11.1 梯形積分法
11.2 辛普森積分法
11.3 自適應積分法
11.4 習題
**2章 *優化
12.1 牛頓*優化方法
12.2 黃金分割法
12.3 多元*優化
12.4 *速上升法
12.5 多維情形下的牛頓法
12.6 R中的*優化及其相關延伸問題
12.7 一個曲線擬合的例子
12.8 習題
第Ⅲ部分 概率與統計
**3章 概率
13.1 概率公理
13.2 條件概率
13.3 獨立性
13.4 全概率公式
13.5 貝葉斯定理
13.6 習題
**4章 隨機變量
14.1 分布函數的定義
14.2 離散型和連續型隨機變量
14.3 經驗分布函數和直方圖
14.4 期望和有限近似
14.5 變換
14.6 方差和標準差
14.7 弱大數定理
14.8 習題
**5章 離散型隨機變量
15.1 R裡的離散型隨機變量
15.2 伯努利分布
15.3 二項分布
15.4 幾何分布
15.5 負二項分布
15.6 泊松分布
15.7 習題
**6章 連續型隨機變量
16.1 R裡的連續型隨機變量
16.2 均勻分布
16.3 壽命模型：指數和威布爾
16.4 泊松過程和伽瑪分布
16.5 抽樣分布：正態、x2和t
16.6 習題
**7章 參數估計
17.1 點估計
17.2 中心極限定理
17.3 置信區間
17.4 蒙特卡洛置信區間
17.5 習題
第Ⅳ部分 模擬
**8章 模擬
18.1 模擬獨立同分布的均勻分布隨機樣本
18.2 離散型隨機變量的模擬
18.3 連續型隨機變量的逆變換法
18.4 連續型隨機變量的拒*法
18.5 正態分布的模擬
18.6 習題
**9章 蒙特卡洛積分
19.1 投點法
19.2 (改進的)蒙特卡洛積分
19.3 習題
第20章 方差縮減
20.1 對立抽樣法
20.2 重要抽樣法
20.3 控制變量法
20.4 習題
第21章 案例研究
21.1 引言
21.2 流行病案例
21.3 庫存問題
21.4 種子傳播
第22章 案例選講
22.1 水壩水位模型
22.2 輪盤賭問題
22.3 蒲灃投針試驗
22.4 投保風險
22.5 壁球比賽
22.6 股票價格
R命令術語表
書中涉及的程序與函數
索引