纵向数据半参数模型
出版时间:
2015-03
版次:
1
ISBN:
9787030434197
定价:
108.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
300页
正文语种:
简体中文
-
纵向数据半参数模型目前是统计学和计量经济学研究的热门研究课题之一，并在生物学、医学、传染病学、经济学、金融学和遥感等领域有着广泛的应用。《纵向数据半参数模型》共分8章，主要针对几种纵向数据半参数回归模型，重点阐述这些模型的估计方法、统计推断及渐近结果。《纵向数据半参数模型》除介绍这些模型的发展动态，还特别详细介绍了一些最新研究成果，使读者对纵向数据统计模型的方法和统计思想有一个较为全面的了解，并起到抛砖引玉的作用。 第1章绪论
1.1纵向数据
1.1.1纵向数据介绍及例子
1.1.2纵向数据的表示
1.2半参数模型
12.1非参数模型
1.2.2部分线性模型
1.2.3单指标模型
1.2.4部分线性单指标模型
1.2.5变系数模型
第2章纵向数据广义线性模型
2.1广义线性模型
21.1指数族
2.1.2广义线性模型
2.1.3极大似然估计
2.2纵向数据广义线性模型及方法
2.2.1引言及模型介绍
2.2.2广义估计方程方法
2.2.3二次推断函数方法
2.2.4经验似然推断
2.3变量选择
2.4光滑门限广义估计方程变量选择方法
2.4.1引言
2.4.2SGEE方法
2.4.3渐近性质
2.4.4SGEE变量选择程序的实施
2.4.5模拟研究和实例分析
2.4.6小结
2.4.7定理的证明
第3章纵向数据部分线性模型
3.1引言
3.2估计方法
3.2.1profile-kernel估计
3.2.2M估计
3.2.3样条逼近估计
3.2.4QIF估计
3.3广义经验似然推断
3.3.1引言及模型介绍
3.3.2广义经验似然方法
3.3.3模拟研究和实例分析
3.3.4定理的证明
3.4测量误差模型修正的QIF方法
3.4.1引言
3.4.2估计方法
3.4.3实际应用中的估计过程
3.4.4条件和渐近性质
3.4.5模拟研究
3.4.6实例分析
3.5变量选择
3.5.1引言
3.5.2方法论和主要结果
3.5.3迭代算法
3.5.4模拟研究和实例分析
3.5.5定理的证明
第4章纵向数据单指标模型
4.1引言及模型介绍
4.2经验似然推断
4.2.1模型介绍
4.2.2方法与主要结果
4.2.3模拟研究
4.2.4定理的证明
4.3纠偏的广义经验似然
第5章单指标模型的同时置信带
5.2单指标模型的同时置信带和假设检验
5.2.1引言
5.2.2估计程序及渐近性质
5.2.3自适应Neyman检验
5.2.4模拟研究和实际数据分析
5.2.5定理的证明
5.3纵向数据单指标混合效应模型的同时置信带
5.3.1引言及模型介绍
5.3.2估计方法
5.3.3渐近性质
5.3.4联系函数的同时置信带
5.3.5数值模拟及其应用
5.3.6定理的证明
5.4小结
第6章纵向数据部分线性单指标模型
6.1引言及模型介绍
6.2纠偏的经验似然方法
6.2.1纠偏分组经验似然方法
6.2.2渐近性质
6.2.3两种特殊情况
6.2.4模拟研究及实例分析
6.3纠偏的GEE方法
6.3.1纠偏的GEE估计方法.-
6.3.2渐近性质
6.4纠偏的QIF方法
6.4.1到偏的QIF估计方法
6.4.2渐近性质
6.5变量选择
6.5.1变量选择方法
6.5.2渐近性质
6.6联系函数的假设检验
6.7模拟研究及实际数据分析
6.7.1模拟研究
6.7.2CD4实际数据分析
6.8小结
6.9附录:正则条件和定理的证明
6.9.1正则条件
6.9.2-些主要引理和证明
6.9.3定理的证明
第7章纵向数据变系数模型
7.1引言
7.1.1变系数模型
7.1.2变系数测量误差模型
7.2估计方法
7.2.1光滑核估计
7.2.2光滑样条估计
7.2.3局部多项式估计
7.2.4多项式样条估计
7.2.5变量选择
7.2.6经验似然推断
7.3测量误差模型修正的经验似然方法
7.3.1自然的经验似然
7.3.2残差调整的经验似然
7.3.3Profile经验似然
7.3.4模拟研究和实例分析
7.3.5定理的证明
第8章面板数据固定效应模型
8.1引言
8.2非参数固定效应模型的同时置信带
8.2.1估计程序
8.2.2渐近性质
8.2.3非参数函教的同时置信带
8.2.4Bootstrap方法
8.2.5定理的证明
8.3部分线性模型的同时置信带
8.3.1估计方法
8.3.2渐近性质
8.3.3同时置信带的构造
8.3.4Bootstrap方法构造同时置信带
8.3.5模拟研究
8.3.6定理的证明
参考文献
索引
-
内容简介:
纵向数据半参数模型目前是统计学和计量经济学研究的热门研究课题之一，并在生物学、医学、传染病学、经济学、金融学和遥感等领域有着广泛的应用。《纵向数据半参数模型》共分8章，主要针对几种纵向数据半参数回归模型，重点阐述这些模型的估计方法、统计推断及渐近结果。《纵向数据半参数模型》除介绍这些模型的发展动态，还特别详细介绍了一些最新研究成果，使读者对纵向数据统计模型的方法和统计思想有一个较为全面的了解，并起到抛砖引玉的作用。
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目录:
第1章绪论
1.1纵向数据
1.1.1纵向数据介绍及例子
1.1.2纵向数据的表示
1.2半参数模型
12.1非参数模型
1.2.2部分线性模型
1.2.3单指标模型
1.2.4部分线性单指标模型
1.2.5变系数模型
第2章纵向数据广义线性模型
2.1广义线性模型
21.1指数族
2.1.2广义线性模型
2.1.3极大似然估计
2.2纵向数据广义线性模型及方法
2.2.1引言及模型介绍
2.2.2广义估计方程方法
2.2.3二次推断函数方法
2.2.4经验似然推断
2.3变量选择
2.4光滑门限广义估计方程变量选择方法
2.4.1引言
2.4.2SGEE方法
2.4.3渐近性质
2.4.4SGEE变量选择程序的实施
2.4.5模拟研究和实例分析
2.4.6小结
2.4.7定理的证明
第3章纵向数据部分线性模型
3.1引言
3.2估计方法
3.2.1profile-kernel估计
3.2.2M估计
3.2.3样条逼近估计
3.2.4QIF估计
3.3广义经验似然推断
3.3.1引言及模型介绍
3.3.2广义经验似然方法
3.3.3模拟研究和实例分析
3.3.4定理的证明
3.4测量误差模型修正的QIF方法
3.4.1引言
3.4.2估计方法
3.4.3实际应用中的估计过程
3.4.4条件和渐近性质
3.4.5模拟研究
3.4.6实例分析
3.5变量选择
3.5.1引言
3.5.2方法论和主要结果
3.5.3迭代算法
3.5.4模拟研究和实例分析
3.5.5定理的证明
第4章纵向数据单指标模型
4.1引言及模型介绍
4.2经验似然推断
4.2.1模型介绍
4.2.2方法与主要结果
4.2.3模拟研究
4.2.4定理的证明
4.3纠偏的广义经验似然
第5章单指标模型的同时置信带
5.2单指标模型的同时置信带和假设检验
5.2.1引言
5.2.2估计程序及渐近性质
5.2.3自适应Neyman检验
5.2.4模拟研究和实际数据分析
5.2.5定理的证明
5.3纵向数据单指标混合效应模型的同时置信带
5.3.1引言及模型介绍
5.3.2估计方法
5.3.3渐近性质
5.3.4联系函数的同时置信带
5.3.5数值模拟及其应用
5.3.6定理的证明
5.4小结
第6章纵向数据部分线性单指标模型
6.1引言及模型介绍
6.2纠偏的经验似然方法
6.2.1纠偏分组经验似然方法
6.2.2渐近性质
6.2.3两种特殊情况
6.2.4模拟研究及实例分析
6.3纠偏的GEE方法
6.3.1纠偏的GEE估计方法.-
6.3.2渐近性质
6.4纠偏的QIF方法
6.4.1到偏的QIF估计方法
6.4.2渐近性质
6.5变量选择
6.5.1变量选择方法
6.5.2渐近性质
6.6联系函数的假设检验
6.7模拟研究及实际数据分析
6.7.1模拟研究
6.7.2CD4实际数据分析
6.8小结
6.9附录:正则条件和定理的证明
6.9.1正则条件
6.9.2-些主要引理和证明
6.9.3定理的证明
第7章纵向数据变系数模型
7.1引言
7.1.1变系数模型
7.1.2变系数测量误差模型
7.2估计方法
7.2.1光滑核估计
7.2.2光滑样条估计
7.2.3局部多项式估计
7.2.4多项式样条估计
7.2.5变量选择
7.2.6经验似然推断
7.3测量误差模型修正的经验似然方法
7.3.1自然的经验似然
7.3.2残差调整的经验似然
7.3.3Profile经验似然
7.3.4模拟研究和实例分析
7.3.5定理的证明
第8章面板数据固定效应模型
8.1引言
8.2非参数固定效应模型的同时置信带
8.2.1估计程序
8.2.2渐近性质
8.2.3非参数函教的同时置信带
8.2.4Bootstrap方法
8.2.5定理的证明
8.3部分线性模型的同时置信带
8.3.1估计方法
8.3.2渐近性质
8.3.3同时置信带的构造
8.3.4Bootstrap方法构造同时置信带
8.3.5模拟研究
8.3.6定理的证明
参考文献
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