非线性自回归模型的非参数方法及应用 【数理化】

非线性自回归模型是时间序列分析中的一类重要的模型，而且和实际应用有密切关系。本书用非参数方法系统深入地研究了非线性自回归模型的基本理论、方法及其应用，其中包括核估计的中心极限定理、自助估计法在非...

纵向数据半参数回归模型的估计理论 【数理化】

本书在纵向数据下研究了两类半参数回归模型：纵向数据部分线性回归模型和纵向数据部分线性单指标回归模型中参数分量和非参数分量的估计问题。纵向数据半参数回归模型在计量经济学和生物医学等领域都有广泛的...

应用线性回归模型 【数理化】

半参数回归模型及其应用 【数理化】

复杂数据下半参数单调回归模型的统计推断 【数理化】

半参数回归模型在工程、经济和医学问题中有着广泛的应用，但是实际问题中数据往往带有测量误差，并且许多情况下解释变量和某些响应变量之间的关系是单调的，此时普通的参数最小二成估计是有偏的。本书针对这两个...

Logistic回归模型 方法与应用 【数理化】

本书介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分析模型之一——logistic回归模型，并结合计算机统计软件的应用，介绍了该模型的应用。

删截、选择性样本和截断数据的回归模型 【数理化】

在非实验社会科学研究中，回归分析是最常用的方法。在数据收集和录入后，研究者无一例外开始尝试回归模型，对其定义的等式使用最小二乘法进行估计。但删截数据、选择性样本数据以及截断数据就可能导致最小二乘法...

基于Markov因果结构推断的结构向量自回归模型识别 【数理化】

利用图方法中的Markov因果结构推断来构建SVAR模型识别条件，是近年来发展起来的一种新识别方法，在实证分析中得到了广泛的应用。首先，本书从理论角度证明了基于Markov因果结构推断构建SVAR模型识别条件的可行性...

应用线性回归模型与贝氏理论在统计预测与决策之研究 【数理化】

复杂数据下两类回归模型的统计推断 【数理化】

本书系统阐述在复杂数据下，部分线性模型和广义线性模型理论与应用的近期发展，主要讨论了基于相依数据、测量误差数据、缺失数据和高维数据的部分线性和广义线性模型的稳健估计、经验似然推断和变量选择问题。...