- 作 者：丁建华著
- 出 版 社：北京：中国统计出版社
- 出版年份：2017
- ISBN：9787503781469
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第1章 引言 1
1.1 研究的问题 1
1.2 形状约束条件下回归模型的估计方法 3
1.3 形状约束条件下非参数回归模型的检验 9
1.4 内容及结构 10
第2章 单调约束条件下部分线性模型的Bernstein多项式MLE估计 12
2.1 引言 12
2.2 Bernstein多项式最大似然估计 14
2.3 渐近性质 16
2.4 数值分析 19
2.5 定理的证明 23
2.6 本章小节 30
第3章 凸约束条件下部分线性模型的Bernstein多项式LSE估计 32
3.1 引言 32
3.2 凸约束Bernstein多项式LSE估计 33
3.3 渐近性质 35
3.4 数值模拟和应用 36
3.5 定理的证明 41
3.6 本章小结 44
第4章 形状约束条件下部分线性模型的Bernstein多项式M-估计 46
4.1 形状约束Bernstein多项式M-估计 46
4.2 形状约束Bernstein多项式M-估计的渐近性质 50
4.3 模拟研究 52
4.4 实际数据分析 56
4.5 定理的证明 58
4.6 本章小结 64
第5章 形状约束条件下模型的Bayes估计 66
5.1 形状约束非参数模型 67
5.2 形状约束非参数混合效应模型 74
5.3 本章小结 83
第6章 形状约束条件下半参数模型的检验 84
6.1 参数部分的检验 85
6.2 非参数函数形状约束的检验 86
6.3 燃油效率研究 94
6.4 定理的证明 96
6.5 本章小节 98
第7章 部分线性变系数模型的估计 99
7.1 模型 99
7.2 估计 100
7.3 估计的渐近正态性 103
7.4 渐近正态性的证明 104
7.5 本章小结 113
第8章 函数型数据关参数模型的约束估计 114
8.1 引言 114
8.2 Bayes估计 115
8.3 非线性混合效应模型 121
8.4 本章小结 124
第9章 经验过程 125
9.1 经验分布函数 125
9.2 经验分布 126
9.3 最大值不等式 133
第10章 R言及主要程序 136
10.1 R语言简介 136
10.2 R初步知识 137
10.3 简单操作，数值与向量 140
10.4 对象，模式和属性 144
10.5 有序因子和无序因子 145
10.6 数组和矩阵 147
10.7 列表和数据帧 149
10.8 从文件中读取数据 153
10.9 概率分布 154
10.10 语句组、循环和条件操作 156
10.11 编写函数 158
10.12 R的统计模型 160
10.13 图形过程 166
10.14 循环和条件控制 180
10.15 R包（packages） 182
附录：部分章节主要程序代码 183
参考文献 241