現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)模型

前言
符號(hào)表
第1章 預(yù)備知識(shí)
1.1 回歸模型簡介
1.1.1 參數(shù)回歸模型
1.1.2 非參數(shù)回歸模型
1.1.3 半?yún)?shù)回歸模型
1.2 光滑方法
1.2.1 核光滑
1.2.2 局部多項(xiàng)式光滑
1.2.3 樣條光滑
1.2.4 權(quán)函數(shù)法與其他估計(jì)
1.3 選擇光滑參數(shù)
1.3.1 交叉驗(yàn)證
1.3.2 廣義交叉驗(yàn)證
1.4 經(jīng)驗(yàn)似然
1.4.1 經(jīng)驗(yàn)似然的思想
1.4.2 參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)似然
1.4.3 估計(jì)方程與經(jīng)驗(yàn)似然
1.4.4 主要成果與文獻(xiàn)注記
1.5 懲罰方法
1.5.1 懲罰函數(shù)
1.5.2 懲罰估計(jì)與變量選擇
1.5.3 主要成果與文獻(xiàn)注記
1.6 復(fù)雜數(shù)據(jù)簡介
1.6.1 縱向數(shù)據(jù)
1.6.2 缺失數(shù)據(jù)
1.6.3 刪失數(shù)據(jù)
1.6.4 測量誤差數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)
第2章 部分線性模型
2.1 引言
2.2 估計(jì)方法
2.2.1 權(quán)函數(shù)方法
2.2.2 偏光滑樣條方法
2.2.3 一般光滑方法
2.2.4 分段多項(xiàng)式方法
2.2.5 擬似然方法
2.2.6 經(jīng)驗(yàn)似然方法
2.2.7 模擬
2.3 刪失數(shù)據(jù)分析
2.3.1 估計(jì)方法
2.3.2 經(jīng)驗(yàn)似然
2.4 測量誤差數(shù)據(jù)分析
2.4.1 校正的最小二乘估計(jì)
2.4.2 廣義最小二乘估計(jì)
2.4.3 分位數(shù)回歸估計(jì)
2.4.4 經(jīng)驗(yàn)似然
2.5 缺失數(shù)據(jù)分析
2.5.1 缺失響應(yīng)下回歸系數(shù)的估計(jì)
2.5.2 缺失響應(yīng)下基準(zhǔn)函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)似然
2.5.3 缺失響應(yīng)下響應(yīng)均值的估計(jì)
2.5.4 缺失協(xié)變量下回歸系數(shù)的估計(jì)
2.5.5 模擬研究
2.5.6 定理的證明
2.6 縱向數(shù)據(jù)分析
2.6.1 模型
2.6.2 后移算法
2.6.3 profile核估計(jì)方程
2.6.4 樣條逼近
2.6.5 經(jīng)驗(yàn)似然
2.6.6 計(jì)數(shù)過程方法
2.7 模型檢驗(yàn)
2.8 變量選擇
2.8.1 懲罰最小二乘
……
第3章 單指標(biāo)模型
第4章 部分線性單指標(biāo)模型
第5章 變系數(shù)模型
第6章 部分線性變系數(shù)模型
第7章 單指標(biāo)變系數(shù)模型
第8章 部分變系數(shù)單指標(biāo)模型
第9章 單指標(biāo)混合效應(yīng)模型
第10章 可加模型
《現(xiàn)代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書》已出版書目