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復雜數據半參數回歸模型的估計理論 版權信息
- ISBN：9787521837636
- 條形碼：9787521837636 ; 978-7-5218-3763-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復雜數據半參數回歸模型的估計理論 內容簡介
本書研究了半參數部分線性模型的統計推斷理論和方法。在多種復雜數據下，研究了該模型的參數分量以及非參數分量的經驗似然推斷問題和模型估計方法問題，創造性地解決一些有難度的問題。本書內容包括：緒論；縱向數據下部分線性變系數模型的經驗似然估計；測量誤差數據下縱向部分線性變系數模型的經驗似然估計；缺失數據下部分線性變系數模型的經驗似然估計；部分線性單指標空間自回歸模型的GMM估計等。
復雜數據半參數回歸模型的估計理論 目錄
第1章 緒論
1.1 模型介紹
1.2 數據集
1.3 估計方法
1.4 主要內容及結構
第2章 縱向數據下部分線性變系數模型的經驗似然估計
2.1 引言
2.2 參數分量的經驗似然估計
2.3 非參數分量的經驗似然估計
2.4 數值模擬
2.5 引理及定理的證明
第3章 測量誤差數據下縱向部分線性變系數模型的經驗似然估計
3.1 引言
3.2 參數分量的經驗似然估計
3.3 非參數分量的經驗似然估計
3.4 數值模擬
3.5 引理及定理的證明
第4章 缺失數據下部分線性變系數模型的經驗似然估計
4.1 引言
4.2 基于調整的經驗似然推斷
4.3 基于借補值的經驗似然推斷
4.4 數值模擬
4.5 引理及定理的證明
第5章 部分線性單指標空間自回歸模型的GMM估計
5.1 引言
5.2 模型介紹和估計
5.3 估計量的大樣本性質
5.4 數值模擬
5.5 實例分析
5.6 引理及定理的證明
第6章 部分線性單指標空間誤差回歸模型的GMM估計
6.1 引言
6.2 模型介紹和估計
6.3 估計量的大樣本性質
6.4 數值模擬
6.5 實例分析
6.6 引理及定理的證明
第7章 部分線性可加空間自回歸模型的GMM估計
7.1 引言
7.2 模型介紹和估計
7.3 估計量的大樣本性質
7.4 數值模擬
7.5 實例分析
7.6 引理及定理的證明
第8章 部分線性可加空間誤差回歸模型的GMM估計
8.1 引言
8.2 模型介紹和估計
8.3 估計量的大樣本性質
8.4 數值模擬
8.5 實例分析
展開全部
復雜數據半參數回歸模型的估計理論 作者簡介
程素麗，女，河北張家口人。福建師范大學統計學博士，現任重慶工商大學數學與統計學院講師，碩士生導師。主要研究領域為非參數統計和空間統計。主持、參與多項國家自然科學基金項目、省部級項目，在國內外知名期刊發表多篇學術論文。
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