本书共12章。第1章为R软件简明教程，供初学者参考与查阅；第2、3章分别为探索性数据分析、统计推断基础；第4、5、6、7章分别为随机数的生成、蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算机仿真；第8、9章分别为方差分析、回归分析；第10-12章分别为Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其应用；附录介绍了随机数生成的高级方法。本书可作为普通高等院校统计、经济、数学等专业的统计软件、统计计算、统计实验等相关课程的教材，也可作为统计工作者的自学、参考用书。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

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《面向对象设计实践指南：Ruby语言描述》是对“如何编写更易维护、更易管理、更讨人喜爱且功能更为强大的Ruby应用程序”的全面指导。为帮助读者解决Ruby代码难以更改和不易扩展的问题，作者在书中运用了多种功能强大和实用的面向对象设计技术，并借助大量简单实用的Ruby示例对这些技术进行全面解释。 全书共9章，主要包含的内容有：如何使用面向对象编程技术编写更易于维护和扩展的Ruby代码，单个Ruby类所应包含的内容，避免将应该保持独立的对象交织在一起，在多个对象之间定义灵活的接口，利用鸭子类型减少编程间接成本，合理运用继承，通过组合构建对象，设计出划算的测试，解决不良设计的Ruby代码所导致的常见问题等。 《面向对象设计实践指南：Ruby语言描述》适合所有对面向对象设计和Ruby编程语言感兴趣的程序员阅读参考。

本书是一本Ruby入门书籍，是《“笨办法”学Python》的姊妹篇。本书适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，体验到软件开发的基本过程。本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做巩固练习。

希望使用一款可以替代Objective-C，并且对开发人员友好的语言来构建一个原生的Mac OSX应用程序吗？那么MacRuby将是一个理想的选择。这本深入的指南将为你展示苹果公司实现的Ruby是如何赋予你和Objective-C程序员一样对所有特性的使用权。你将获得关于MacRuby更清晰、更详细的解释，包含了快速编程技术，例如原型等。 《MacRuby权威指南》附带了代码示例和完整的工程示例，因此对各种层次的程序员都是很适合的。如果你使用Ruby，那么可以利用你的技巧来享受界面创造器、Cocoa库、Objective-C运行时等带来的好处。如果你是Cocoa开发人员，将学到如何使用MacRuby提高生产效率。 · 从MacRuby的基础知识开始介绍，包含了MacRuby的类和方法。 · 学习如何使用苹果公司的Xcode开发者套装来编写MacRuby程序。 · 钻研了基础工具箱中的简单对象类和数据类型。 ·

《Ruby元编程》以案例形式循序渐进地介绍了Ruby特有的实用编程技巧(元编程)。通过分析案例、讲解例题、回顾Ruby代码库的实现细节，《Ruby元编程》作者Paolo Perrotta不仅向读者展示了Ruby编程的优势和Ruby特有的解决问题的方式，更详细列出了发挥其优势的技巧和常用的Ruby设计模式。Ruby创始人松本行弘作序推荐。

Ruby on Rails是基于MVC模式的Web框架，用于开发基于数据库的Web应用。Ruby on Rails中内含了所需的Web服务器WEBrick。该框架配置的数据库除了缺省的MySQL外，还可以是Oracle、SQL Server等其它数据库。本书覆盖了使用Ruby on Rails开发Web应用的各项技术，包括Ajax，目录服务以及Web服务。书中将Ruby on Rails与主流编程语言Java和开发Web应用普遍的脚本语言PHP进行了比较。书中提供的示例应用程序修改后可以直接用于读者实际的项目开发活动中。 本书适合高等院校软件工程专业师生以及Web应用开发人员、IT架构师、项目经理、系统管理员等技术人员阅读参考。

《R语言与统计计算》共分12章：章为基础知识，供初学者查阅；第2章为R软件简明教程；第3、4章分别为探索性数据分析、统计推断基础；第5、6、7章分别为蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算与仿真；第8、

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

《学习Ruby》都是一本即学即用的实用教材。正如您在开车的时候，并不需要知道关于汽车的一切；当您开始使用Ruby进行编程的时候，也不需要立刻了解关于Ruby的一切。无论对于Ruby的新手还是老手，它提供了非常多的Ruby程序，并且解释了这些程序如何运行以及这样运行的原因。这些内容已经足以让您开始您的Ruby之旅。由于网络开发框架RubyoRails的流行和大受欢迎，Ruby已经引起了很多Java和PHP开发人员的兴趣。但除了Rails之外，Ruby还有其他广泛的用途，而学习这些用法的方法就是动手尝试编写代码。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。