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缺失數據下的廣義線性模型 版權信息
- ISBN：9787307104112
- 條形碼：9787307104112 ; 978-7-307-10411-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
缺失數據下的廣義線性模型 本書特色
《缺失數據下的廣義線性模型(現代數學專著版)》編著者肖枝洪、程新躍。 本書主要討論不完全信息隨機截尾的廣義線性模型的極大似然估計的存在性、漸近正態性和相合性；同時討論一般情形下的廣義線性模型的擬極大似然估計的重對數律以及獨立不同分布樣本下的極大似然估計的中偏差，并將這個結果應用于不完全信息隨機截尾的模型中。
缺失數據下的廣義線性模型 內容簡介
《缺失數據下的廣義線性模型(現代數學專著版)》編著者肖枝洪、程新躍。 《缺失數據下的廣義線性模型(現代數學專著版)》的內容除第1章為準備知識的介紹外，主要由三部分組成：**部分包括第2章、第3章、第4章和第5章，主要討論缺失數據下廣義線性模型的極大似然估計的存在性、漸近正態性、相合性及重對數律；第二部分為第6章，主要討論一般隋形下廣義線性模型的擬極大似然估計的相合性、漸近正態性、自適應性和重對數律；第三部分為第7章，討論獨立不同分布樣本下的極大似然估計的中偏差。 本著作的內容是統計學中比較深刻的結果，也是統計學中比較新的結果，將會對對此方面感興趣的讀者有一定幫助。
缺失數據下的廣義線性模型 目錄
前言
第1章 準備工作
1.1 大數定律和中心極限定理
1.2 重對數律與中偏差
1.3 基本工具
1.4 截斷數據類型
第2章 不完全信息和隨機截尾的廣義線性模型
2.1 廣義線性模型介紹
2.2 不完全信息和隨機截尾的廣義線性模型
第3章 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的相合性與漸近正態性
3.1 記號與引理
3.2 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的相合性與漸近正態性
第4章 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的重對數律
4.1 若干條件與記號
4.2 不完全信息隨機截尾的廣義線性模型的重對數律與chung型重對數律
4.3 若干引理及定理的證明
第5章 隨機回歸變量情形下不完全信息隨機截尾廣義線性模型
5.1 隨機回歸子情形下的似然函數
5.2 若干引理
5.3 若干假設
5.4 隨機回歸子情形下隨機截尾模型的極大似然估計的漸近性
5.5 具有隨機回歸子的多維廣義線性模型的漸近性
第6章 非自然聯系情形下廣義線性模型的擬極大似然估計
6.1 擬似然函數
6.2 擬極大似然估計的相合性與漸近正態性
6.3 擬極大似然估計的重對數律
6.4 自適應擬似然估計
第7章 獨立不同分布情形的極大似然估計的中偏差
7.1 記號與準備
7.2 獨立不同分布情形下極大似然估計的中偏差
7.3 極大似然估計的中偏差
7.4 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的中偏差
參考文獻
第1章 準備工作
1.1 大數定律和中心極限定理
1.2 重對數律與中偏差
1.3 基本工具
1.4 截斷數據類型
第2章 不完全信息和隨機截尾的廣義線性模型
2.1 廣義線性模型介紹
2.2 不完全信息和隨機截尾的廣義線性模型
第3章 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的相合性與漸近正態性
3.1 記號與引理
3.2 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的相合性與漸近正態性
第4章 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的重對數律
4.1 若干條件與記號
4.2 不完全信息隨機截尾的廣義線性模型的重對數律與chung型重對數律
4.3 若干引理及定理的證明
第5章 隨機回歸變量情形下不完全信息隨機截尾廣義線性模型
5.1 隨機回歸子情形下的似然函數
5.2 若干引理
5.3 若干假設
5.4 隨機回歸子情形下隨機截尾模型的極大似然估計的漸近性
5.5 具有隨機回歸子的多維廣義線性模型的漸近性
第6章 非自然聯系情形下廣義線性模型的擬極大似然估計
6.1 擬似然函數
6.2 擬極大似然估計的相合性與漸近正態性
6.3 擬極大似然估計的重對數律
6.4 自適應擬似然估計
第7章 獨立不同分布情形的極大似然估計的中偏差
7.1 記號與準備
7.2 獨立不同分布情形下極大似然估計的中偏差
7.3 極大似然估計的中偏差
7.4 不完全信息隨機截尾廣義線性模型的極大似然估計的中偏差
參考文獻
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