R 시뮬레이션

1장. 서론

__시뮬레이션이란 무엇이며, 어디에 적용되는가?
__왜 시뮬레이션을 사용하는가?
__시뮬레이션과 빅데이터
__올바른 시뮬레이션 방법 선택하기
__요약
__참고문헌


2장. R과 고성능 컴퓨팅

__R 통계 환경
____R 기초
____R에 대한 아주 기본적인 내용들
____설치 및 업데이트
____help
____R 작업공간 및 작업 디렉토리
____데이터 유형
____누락값
__일반 함수, 메소드, 클래스
__R에서의 데이터 전처리
____apply와 기본 R의 친구들
____패키지 dplyr로 하는 기본 데이터 전처리
____패키지 data.table을 이용한 데이터 전처리
__고성능 컴퓨팅
____코딩에서 계산 속도가 느린 함수를 찾기 위한 분석법
____병렬 컴퓨팅
____C++ 인터페이스
__정보 시각화
____R의 그래픽 시스템
____graphics 패키지
____ggplot2 패키지
__참고문헌


3장. 연필 기반 이론과 데이터 기반 전산 솔루션의 불일치

__기계 수 반올림 문제
____예제: 수를 64비트 형식으로 나타내기
____결정론적 케이스에서 수렴
____예제: 수렴
__문제의 상태
__요약
__참고문헌


4장. 난수 시뮬레이션

__진성난수
__의사난수 시뮬레이션
____합동 생성기
____선형 합동 생성기 및 승산 합동 생성기
____지연 피보나치 수열 생성기
____그 밖의 의사난수 생성기
__비균등하게 분포되는 임의 변수 시뮬레이션
____역함수 변환 방법
____에일리어스 방법 또는 대체법
____로그 선형 모델을 이용한 테이블상의 빈도수 추정
____기각 샘플링
____절단 분포
____메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
____깁스 샘플링
____MCMC 샘플 진단
__난수 테스트
____난수 평가: 테스트 예제
__요약
__참고문헌


5장. 최적화 문제를 위한 몬테카를로 기법

__수치 최적화
____경사 상승/하강 탐색 방법
____뉴턴-라프슨 방법
____범용성을 가진 최적화 방법들
__확률적 최적화 다루기
____간편한 절차(스타트렉, 스페이스볼, 스페이스볼 프린세스)
____메트로폴리스-헤이스팅스 분석 기법 다시 보기
____경사 기반 확률 최적화
__요약
__참고문헌


6장. 시뮬레이션으로 보는 확률 이론

__확률 이론에 대한 기본 내용
__확률 분포
____이산 확률 분포
____연속 확률 분포
__복권 당첨
__대수의 약법칙
____황제펭귄과 여러분의 상사
__중심극한정리
__추정량의 속성
____추정량의 속성
____신뢰구간
____강건 추정량에 대한 고찰
__요약
__참고문헌


7장. 리샘플링 방법

__부트스트랩
____오즈비에 대한 흥미로운 예제
____부트스트랩이 작동하는 이유
____부트스트랩 자세히 살펴보기
____플러그인 원칙
__부트스트랩으로 표준오차 추정
____부트스트랩을 이용한 복잡 추정의 예
__모수 부트스트랩
__부트스트랩으로 편향 추정하기
____부트스트랩으로 구하는 신뢰구간
__잭나이프
____잭나이프의 단점
____관측치 d개가 제거된 잭나이프
____부트스트랩 후 잭나이프
__교차 검증
____고전 선형 회귀 모델
____교차 검증의 기본 개념
____고전적 교차 검증: 70/30 방법
____LOO 교차 검증
____k배 교차 검증
__요약
__참고문헌


8장. 리샘플링 방법과 몬테카를로 테스트의 적용

__회귀 분석에서의 부트스트랩
____부트스트랩을 사용해야 하는 동기
__누락값을 포함한 적절한 분산 추정
__시계열 분석에서 부트스트랩하기
__복합 샘플링 디자인에서 사용되는 부트스트랩
__몬테카를로 테스트
____흥미로운 예제
____몬테카를로 테스트의 특별한 종류인 순열 테스트
____복수의 그룹에 대한 몬테카를로 테스트
____부트스트랩을 사용한 가설 테스트
____다변량 정규성 테스트
____몬테카를로 테스트 크기의 적합성
____검증력 비교
__요약
__참고문헌


9장. EM 알고리즘 381

__기본 EM 알고리즘
____전제 조건
____EM 알고리즘의 공식적 정의
____EM 알고리즘을 이해하기 위한 간단한 예
__k 평균 클러스터링 예로 보는 EM 알고리즘
__누락값 대체를 위한 EM 알고리즘
__요약
__참고문헌


10장. 복합 데이터로 하는 시뮬레이션

__다양한 종류의 시뮬레이션 및 소프트웨어
__복합 모델을 사용해 데이터 시뮬레이션하기
____모델 기반의 간단한 예제
____혼합 데이터를 가진 모델 기반 예제
____데이터를 시뮬레이션하기 위한 모델 기반 접근법
____고차원 데이터를 시뮬레이션하는 예제
____클러스터 또는 계층구조의 유한 모집단 시뮬레이션하기
__모델 기반 시뮬레이션 연구
____잠재 모델 예제
____모델 기반 시뮬레이션의 간단한 예제
____모델 기반 시뮬레이션 연구
__디자인 기반 시뮬레이션
____복합 설문조사 데이터의 예
____합성 모집단 시뮬레이션
____관심 있는 추정량
____샘플링 디자인 정의하기
____층화 샘플링 사용하기
____오염 추가
____다른 영역에 대해 별도의 시뮬레이션 실행
__누락값 삽입
__요약
__참고문헌


11장. 시스템 다이내믹스와 에이전트 기반 모델

__에이전트 기반 모델
__사랑과 증오의 역동성
__생태 모델링의 다이내믹 시스템
__요약
__참고문헌