머리말  ... ⅰ
제1부 시스템과 모델링  ... 1
  제1장 시스템  ... 2
    1.1 시스템의 구성  ... 2
    1.2 시스템의 종류  ... 4
    1.3 시스템의 구성과 신뢰도  ... 5
  제2장 모형  ... 13
    2.1 시스템과 모형  ... 13
    2.2 모형의 종류  ... 15
    2.3 모형과 모의실험  ... 18
    2.4 모형의 진단  ... 25
    2.5 프로그래밍 기법  ... 27
      2.5.1 프로그래밍의 단계  ... 27
      2.5.2 구조화 프로그래밍  ... 29
제2부 확률변수값 생성 알고리즘  ... 36
  제3장 난수의 생성  ... 37
    3.1 분포의 생성어란 무엇인가?  ... 37
    3.2 난수와 의사난수  ... 38
    3.3 난수생성자  ... 39
      3.3.1 좋은 난수생성자의 조건  ... 40
      3.3.2 난수생성자의 종류  ... 41
    3.4 선형합동법에 의한 난수생성  ... 43
      3.4.1 기본 알고리즘  ... 43
      3.4.2 난수생성자와 주기  ... 44
      3.4.3 숭산식 합동법  ... 46
      3.4.4 가산식 합동법  ... 47
    3.5 좋은 난수생성자의 판정법  ... 56
      3.5.1 표준균일분포의 검정  ... 56
      3.5.2 난수사이의 독립성 검정  ... 61
  제4장 역변환법  ... 69
    4.1 확률변수값의 생성  ... 69
    4.2 역변환법의 기본정리  ... 73
    4.3 기본 알고리즘  ... 74
    4.4 역변환법을 이용한 확률분포 생성  ... 76
      4.4.1 균일분포  ... 76
      4.4.2 지수분포  ... 78
      4.4.3 포아송분포  ... 82
      4.4.4 조각-상수 분포  ... 85
      4.4.5 절단분포  ... 89
      4.4.6 기하분포  ... 91
      4.4.7 초기하분포  ... 94
  제5장 변수변환법  ... 99
    5.1 변수변환법의 기본 알고리즘  ... 99
    5.2 확률변수의 함수의 분포  ... 100
      5.2.1 단일변량함수의 경우  ... 100
      5.2.2 다변량함수의 경우  ... 102
    5.3 변수변환법을 이용한 확률분포 생성  ... 104
      5.3.1 정규분포군의 생성  ... 104
      5.3.2 지수분포군의 생성  ... 122
  제6장 거절법과 합성법  ... 127
    6.1 거절법의 기본정리  ... 127
    6.2 거절법의 기본 알고리즘  ... 129
    6.3 거절법을 이용한 확률분포의 생성  ... 133
      6.3.1 감마분포의 생성  ... 133
      6.3.2 베타분포의 생성  ... 140
    6.4 합성법  ... 146
제3부 추정 알고리즘과 통계적 모의실험  ... 151
  제7장 몬테-카를로 적분  ... 152
    7.1 몬테-카를로 방법이란 무엇인가?  ... 152
    7.2 Hit or Miss 방법  ... 155
    7.3 표본평균법  ... 161
  제8장 분산감소기법  ... 166
    8.1 분산감소기법이란 무엇인가?  ... 166
    8.2 주표본기법  ... 167
    8.3 제어변수법  ... 172
    8.4 대조변수법  ... 175
    8.5 층화추출법  ... 181
    8.6 기대값법  ... 183
  제9장 뉴턴 방법을 이용한 모수추정  ... 186
    9.1 고정점 반복과 비선형방정식의 해법  ... 186
    9.2 테일러 급수  ... 190
    9.3 뉴턴 알고리즘  ... 196
    9.4 뉴턴-랩슨 알고리즘  ... 199
    9.5 가우스-뉴턴 알고리즘  ... 201
  제10장 붓스트랩  ... 208
    10.1 경험분포함수와 플러그-인 원리  ... 208
    10.2 붓스트랩이란 무엇인가?  ... 210
    10.3 붓스트랩 알고리즘  ... 211
    10.4 재크나이프  ... 220
  제11장 EM 알고리즘  ... 224
    11.1 불완비자료와 완비자료  ... 224
    11.2 EM 알고리즘  ... 225
      11.2.1 EM 알고리즘의 목적  ... 225
      11.2.2 Q 함수  ... 225
      11.2.3 기본 알고리즘  ... 227
      11.2.4 다중자료인 경우의 Q 함수  ... 228
    11.3 EM 알고리즘을 이용한 예제들  ... 228
  제12장 깁스 샘플리  ... 239
    12.1 메트로폴리스 알고리즘  ... 239
    12.2 깁스 샘플러  ... 243
  제13장 행렬 계산  ... 249
    13.1 행렬  ... 249
    13.2 역행렬의 계산과 선형연립방정식의 해법  ... 255
      13.2.1 가우스-조단 방법  ... 255
      13.2.2 선형연립방정식  ... 256
      13.2.3 가우스 소거법  ... 259
      13.2.4 스위프 연산자  ... 266
    13.3 직교행렬  ... 273
      13.3.1 직교행렬  ... 273
      13.3.2 하우스홀더 변환  ... 273
      13.3.3 기븐스 변환  ... 276
    13.4 행렬의 분해  ... 279
      13.4.1 LU 분해  ... 279
      13.4.2 비정칙치 분해  ... 280
      13.4.3 스펙트럴 분해  ... 281
      13.4.4 촐레스키 분해  ... 283
  제14장 푸리에 변환  ... 289
    14.1 푸리에 급수전개와 푸리에 변환  ... 289
    14.2 이산형 푸리에 변환  ... 293
    14.3 빠른 푸리에 변한  ... 296
  제15장 통계적 모의실험  ... 304
    15.1 버스 대기시간 모의실험  ... 304
    15.2 재고관리 모의실험  ... 310
    15.3 다단계 공정관리 모의실험  ... 316
참고 문헌  ... 324
찾아보기  ... 328