- 作 者：宇世航，张良勇，魏蕴波著
- 出 版 社：哈尔滨：黑龙江大学出版社
- 出版年份：2013
- ISBN：9787811296440
- 标注页数：188 页
- PDF页数：195 页
请阅读订购服务说明与试读!
订购服务说明
1、本站所有的书默认都是PDF格式，该格式图书只能阅读和打印，不能再次编辑。
2、除分上下册或者多册的情况下，一般PDF页数一定要大于标注页数才建议下单购买。【本资源195 ≥188页】
图书下载及付费说明
1、所有的电子图书为PDF格式，支持电脑、手机、平板等各类电子设备阅读；可以任意拷贝文件到不同的阅读设备里进行阅读。
2、电子图书在提交订单后一般半小时内处理完成,最晚48小时内处理完成。(非工作日购买会延迟)
3、所有的电子图书都是原书直接扫描方式制作而成。
第1章 绪论 1
1.1 测量误差 1
1.2 时间序列数据 6
1.3 负相依数据 9
1.4 缺失数据 10
1.5 微阵列数据 12
第2章 核实数据下EV样本总体估计 17
2.1 核实数据下均值的估计 17
2.2 m相依样本基于核实数据的均值估计 23
2.3 核实数据下的递归型核密度估计 25
第3章 解释变量有误差的自回归模型 37
3.1 EV自回归模型 37
3.2 参数估计方法 39
3.3 数值模拟 43
3.4 定理的证明 45
第4章 全部变量有误差的自回归模型 60
4.1 参数估计方法 60
4.2 平稳性检验问题 63
4.3 数值模拟 64
4.4 定理的证明 67
第5章 基于整值时间序列数据的风险模型 80
5.1 模型介绍 80
5.2 泊松MA（1）过程的风险模型 81
5.3 泊松AR（1）过程的风险模型 84
第6章 负相依数据下的极限理论及应用 92
6.1 负相依数据部分和之和的强大数定律 93
6.2 负相依数据部分和之和的弱大数定律 103
6.3 负相依数据部分和之和的中心极限定理 108
6.4 误差为NA序列变窗宽下核回归估计 118
第7章 缺失数据非参数回归函数加权核估计 124
7.1 引言 124
7.2 Priestley-Chao核估计法 126
7.3 主要结果 128
7.4 主要结果的证明 129
第8章 微阵列数据下的多重假设检验 141
8.1 基本概念 141
8.2 FWER检验法 142
8.3 FDR检验法 147
8.4 pFDR检验法 153
8.5 实例分析 170
参考文献 180