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有限因變量模型中的參數估計 版權信息
- ISBN：9787121350955
- 條形碼：9787121350955 ; 978-7-121-35095-5
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
有限因變量模型中的參數估計 本書特色
針對有隨機效應的多重二元響應模型，研究了給定響應變量時模型的逆回歸性質，基于該理論給出了模型的逆回歸估計，所得到的回歸系數向量的估計只相差一個正的常數乘積。進一步給出了模型的假設檢驗法。對于隨機效應的多元秩序模型，也得到了回歸系數的逆回歸估計。對于多重二元響應Probit模型，給出了參數的漸近有效估計，只需一步（獲少數幾步）迭代可以得到參數的漸近有效估計對固定效應的LDV模型，假定擾動項分布為I型極值分布，應用極大似然方法估計參數，并將方法應用于多項選擇模型，給出了應用實例。本書內容理論與實踐相結合，各章均有實例或計算機模擬研究。
有限因變量模型中的參數估計 內容簡介
針對有隨機效應的多重二元響應模型，研究了給定響應變量時模型的逆回歸性質，基于該理論給出了模型的逆回歸估計，所得到的回歸系數向量的估計只相差一個正的常數乘積。進一步給出了模型的假設檢驗法。對于隨機效應的多元秩序模型，也得到了回歸系數的逆回歸估計。對于多重二元響應Probit模型，給出了參數的漸近有效估計，只需一步（獲少數幾步）迭代可以得到參數的漸近有效估計對固定效應的LDV模型，假定擾動項分布為I型極值分布，應用極大似然方法估計參數，并將方法應用于多項選擇模型，給出了應用實例。本書內容理論與實踐相結合，各章均有實例或計算機模擬研究。
有限因變量模型中的參數估計 目錄
第1章 緒論 1
1.1 LDV模型的定義 1
1.1.1 模型的定義 1
1.1.2 模型的統計推斷問題 3
1.2 LDV模型中參數估計問題的研究現狀 4
1.3 逆回歸方法 6
1.3.1 逆回歸的總體性質 6
1.3.2 分片逆回歸估計（SIR） 7
1.3.3 SIR的大樣本性質 8
1.4 準備知識： ?方法 9
1.4.1 多元 ?方法 9
1.4.2 向量估計函數的 方法 11
1.5 本書提要 12
第2章 多重二元響應模型回歸系數的估計 14
2.1 多重二元響應模型的逆回歸性質 14
2.2 多重二元響應模型回歸系數的逆回歸估計 17
2.3 估計的漸近正態性 18
2.4 假設檢驗 30
2.5 模擬研究 31
2.5.1 點估計的模擬研究 31
2.5.2 線性假設的檢驗 35
2.5.3 回歸變量的選擇 37
第3章 多元秩?序模型中回歸 系數的估計 39
3.1 多元秩?序模型的逆回歸性質 39
3.2 回歸系數的估計 41
3.3 相合性 42
3.4 模擬研究 43
3.5 回歸系數的Bootstrap檢驗 47
3.5.1 回歸系數的線性假設檢驗 47
3.5.2 假設檢驗的模擬實驗 50
第4章 廣義多項選擇模型中回歸系數的估計 52
4.1 廣義多項選擇模型 52
4.2 廣義多項選擇模型中回歸系數的估計 53
4.3 漸近正態性 54
4.4 模擬研究 68
4.4.1 點估計 68
4.4.2 假設檢驗 70
第5章 多重二元響應Probit模型的漸近有效估計 73
5.1 多重二元響應Probit模型 73
5.2 邊際似然 73
5.3 Fisher信息陣 78
5.4 漸近有效估計 79
5.5 模擬結果 87
第6章 多元秩序Logit模型回歸系數的極大似然估計 90
6.1 固定影響屬性的多元秩序模型 90
6.2 多元秩序Logit模型的極大似然估計 91
6.2.1 多元秩序Logit模型 91
6.2.2 回歸系數的極大似然估計 92
6.2.3 模擬研究 94
6.3 多元秩序Logit模型的假設檢驗 96
6.3.1 部分極大似然估計 97
6.3.2 極大似然估計的漸近正態性及相關結論 98
6.3.3 檢驗統計量 100
6.3.4 假設檢驗的模擬研究 101
6.4 實例分析 102
參考文獻 105
1.1 LDV模型的定義 1
1.1.1 模型的定義 1
1.1.2 模型的統計推斷問題 3
1.2 LDV模型中參數估計問題的研究現狀 4
1.3 逆回歸方法 6
1.3.1 逆回歸的總體性質 6
1.3.2 分片逆回歸估計（SIR） 7
1.3.3 SIR的大樣本性質 8
1.4 準備知識： ?方法 9
1.4.1 多元 ?方法 9
1.4.2 向量估計函數的 方法 11
1.5 本書提要 12
第2章 多重二元響應模型回歸系數的估計 14
2.1 多重二元響應模型的逆回歸性質 14
2.2 多重二元響應模型回歸系數的逆回歸估計 17
2.3 估計的漸近正態性 18
2.4 假設檢驗 30
2.5 模擬研究 31
2.5.1 點估計的模擬研究 31
2.5.2 線性假設的檢驗 35
2.5.3 回歸變量的選擇 37
第3章 多元秩?序模型中回歸 系數的估計 39
3.1 多元秩?序模型的逆回歸性質 39
3.2 回歸系數的估計 41
3.3 相合性 42
3.4 模擬研究 43
3.5 回歸系數的Bootstrap檢驗 47
3.5.1 回歸系數的線性假設檢驗 47
3.5.2 假設檢驗的模擬實驗 50
第4章 廣義多項選擇模型中回歸系數的估計 52
4.1 廣義多項選擇模型 52
4.2 廣義多項選擇模型中回歸系數的估計 53
4.3 漸近正態性 54
4.4 模擬研究 68
4.4.1 點估計 68
4.4.2 假設檢驗 70
第5章 多重二元響應Probit模型的漸近有效估計 73
5.1 多重二元響應Probit模型 73
5.2 邊際似然 73
5.3 Fisher信息陣 78
5.4 漸近有效估計 79
5.5 模擬結果 87
第6章 多元秩序Logit模型回歸系數的極大似然估計 90
6.1 固定影響屬性的多元秩序模型 90
6.2 多元秩序Logit模型的極大似然估計 91
6.2.1 多元秩序Logit模型 91
6.2.2 回歸系數的極大似然估計 92
6.2.3 模擬研究 94
6.3 多元秩序Logit模型的假設檢驗 96
6.3.1 部分極大似然估計 97
6.3.2 極大似然估計的漸近正態性及相關結論 98
6.3.3 檢驗統計量 100
6.3.4 假設檢驗的模擬研究 101
6.4 實例分析 102
參考文獻 105
展開全部
有限因變量模型中的參數估計 作者簡介
馬建軍，男，沈陽理工大學副教授，1999年開始從事高校的數學教學與科研工作。2001年—2003年，北京理工大學大學數學系在職攻讀碩士研究生，2003—2007年，北京理工大學數學系在職攻讀博士研究生，獲理學博士學位，研究方向為概率論與數理統計。迄今為止，共發表學術論文14篇，其中三大檢索５篇。承擔各類研究課題6項，其中主持遼寧省教育廳研究課題一項，參研國家自然科學基金課題二項，主持博士啟動基金一項。2009年獲遼寧省自然科學學術成果獎3等獎一項，2010年獲沈陽市自然科學學術成果獎3等獎一項。參與遼寧省研究生精品課《數理統計與隨機過程》建設項目，主持研究生教研項目一項。2012年獲沈陽理工大學教學基本功大賽一等獎，2016年獲沈陽理工大學優秀主講教師稱號。
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