線性模型和廣義線性模型-第3版 版權(quán)信息
- ISBN:9787510086342
- 條形碼:9787510086342 ; 978-7-5100-8634-2
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
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線性模型和廣義線性模型-第3版 本書特色
本書是著名的統(tǒng)計學(xué)家c.r.rao的專著, 這是擴充修訂的第三版,將*新的結(jié)果囊括其中,是學(xué)習(xí)線性模型理論和應(yīng)用的不可多得的書籍。作者用盡量少的假設(shè)講述了線性模型和廣義線性模型。不僅運用了*小二乘理論、也有基于凸損失函數(shù)和廣義估計方程的估計和檢驗備擇方法。通過書中的各個章節(jié)和附錄,理論研究和實踐應(yīng)用都包括其中,不僅適用于學(xué)生,而且也非常適于研究人員和專家學(xué)者。
目次:導(dǎo)論;簡單線性回歸模型;多重線性回歸模型及其擴展;廣義線性回歸模型;確定的和隨機的線性約束;廣義回歸模型中的預(yù)測;不完全數(shù)據(jù)集分析;穩(wěn)健回歸;分類相應(yīng)變量模型;附:矩陣代數(shù);表格;線性回歸模型軟件。
讀者對象:數(shù)學(xué)、統(tǒng)計以及對線性回歸感興趣的學(xué)生、老師和相關(guān)人員。
線性模型和廣義線性模型-第3版 內(nèi)容簡介
本書是著名的統(tǒng)計學(xué)家C.R.Rao的專著, 這是擴充修訂的第三版,將*新的結(jié)果囊括其中,是學(xué)習(xí)線性模型理論和應(yīng)用的不可多得的書籍。作者用盡量少的假設(shè)講述了線性模型和廣義線性模型。不僅運用了*小二乘理論、也有基于凸損失函數(shù)和廣義估計方程的估計和檢驗備擇方法。通過書中的各個章節(jié)和附錄,理論研究和實踐應(yīng)用都包括其中,不僅適用于學(xué)生,而且也非常適于研究人員和專家學(xué)者。
目次:導(dǎo)論;簡單線性回歸模型;多重線性回歸模型及其擴展;廣義線性回歸模型;確定的和隨機的線性約束;廣義回歸模型中的預(yù)測;不完全數(shù)據(jù)集分析;穩(wěn)健回歸;分類相應(yīng)變量模型;附:矩陣代數(shù);表格;線性回歸模型軟件。
讀者對象:數(shù)學(xué)、統(tǒng)計以及對線性回歸感興趣的學(xué)生、老師和相關(guān)人員。
線性模型和廣義線性模型-第3版 目錄
Preface to the First EditionPreface to the Second EditionPreface to the Third Edition Introduction 1.1 Linear Models and Regression Analysis 1.2 Plan of the Book2 The Simple Linear Regression Model 2.1 The Linear Model 2.2 Least Squares Estimat.ion 2.3 Direct Regression Method 2.4 Properties of the Direct Regression Estimators 2.5 Centered Model 2.6 No Intercept Term Model 2.7 Maximum Likelihood Estimation 2.8 Testing of Hypotheses and Confidence Interval Estimation 2.9 Analysis of Variance 2.10 Goodness of Fit of Regression 2.11 Reverse Regression Method 2.12 Orthogonal Regression Method 2.13 Reduced Major Axis Regression Method 2.14 Least Absolute Deviation Regression Method 2.15 Estimation of Parameters when X Is Stochastic3 The Multiple Linear Regression Model and Its Extension 3.1 The Linear Model 3.2 The Principle of Ordinary Least Squares (OLS) 3.3 Geometric Properties of OLS 3.4 Best Linear Unbiased Estimation 3.4.1 Basic Theorems 3.4.2 Linear Estimators 3.4.3 Mean Dispersion Error 3.5 Estimation (Prediction) of the Error Term ε and σ2 3.6 Classical Regression under Normal Errors 3.6.1 The Maximum-Likelihood (ML) Principle 3.6.2 Maximum Likelihood Estimation in Classical Normal Regression 3.7 Consistency of Estimators 3.8 Testing Linear Hypotheses 3.9 Analysis of Variance 3.10 Goodness of Fit 3.11 Checking the Adequacy of Regression Analysis 3.11.1 Univariate Regression 3.11.2 Multiple Regression 3.11.3 A Complex Example 3.11.4 Graphical Presentation 3.12 Linear Regression with Stochastic Regressors 3.12.1 Regression and Multiple Correlation Coefficient 3.12.2 Heterogenous Linear Estimation without Normality 3.12.3 Heterogeneous Linear Estimation under Normality 3.13 The Canonical Form 3.14 Identification and Quantification of Multicollinearity 3.14.1 Principal Components Regression 3.14.2 Ridge Estimation 3.14.3 Shrinkage Estimates 3.14.4 Partial Least Squares 3.15 Tests of Parameter Constancy 3.15.1 The Chow Forecast Test 3.15.2 The Hansen Test 3.15.3 Tests with Recursive Estimation 3.15.4 Test for Structural Change 3.16 Total Least Squares 3.17 Minimax Estimation 3.17.1 Inequality Restrictions……
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線性模型和廣義線性模型-第3版 作者簡介
C. Radhakrishna Rao(C.R.拉奧,美國)是國際知名學(xué)者,在數(shù)學(xué)和物理學(xué)界享有盛譽。本書凝聚了作者多年科研和教學(xué)成果,適用于科研工作者、高校教師和研究生。