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有限因變量模型中的參數(shù)估計 版權(quán)信息
- ISBN：9787121350955
- 條形碼：9787121350955 ; 978-7-121-35095-5
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
有限因變量模型中的參數(shù)估計 本書特色
針對有隨機效應(yīng)的多重二元響應(yīng)模型，研究了給定響應(yīng)變量時模型的逆回歸性質(zhì)，基于該理論給出了模型的逆回歸估計，所得到的回歸系數(shù)向量的估計只相差一個正的常數(shù)乘積。進一步給出了模型的假設(shè)檢驗法。對于隨機效應(yīng)的多元秩序模型，也得到了回歸系數(shù)的逆回歸估計。對于多重二元響應(yīng)Probit模型，給出了參數(shù)的漸近有效估計，只需一步（獲少數(shù)幾步）迭代可以得到參數(shù)的漸近有效估計對固定效應(yīng)的LDV模型，假定擾動項分布為I型極值分布，應(yīng)用極大似然方法估計參數(shù)，并將方法應(yīng)用于多項選擇模型，給出了應(yīng)用實例。本書內(nèi)容理論與實踐相結(jié)合，各章均有實例或計算機模擬研究。
有限因變量模型中的參數(shù)估計 內(nèi)容簡介
針對有隨機效應(yīng)的多重二元響應(yīng)模型，研究了給定響應(yīng)變量時模型的逆回歸性質(zhì)，基于該理論給出了模型的逆回歸估計，所得到的回歸系數(shù)向量的估計只相差一個正的常數(shù)乘積。進一步給出了模型的假設(shè)檢驗法。對于隨機效應(yīng)的多元秩序模型，也得到了回歸系數(shù)的逆回歸估計。對于多重二元響應(yīng)Probit模型，給出了參數(shù)的漸近有效估計，只需一步（獲少數(shù)幾步）迭代可以得到參數(shù)的漸近有效估計對固定效應(yīng)的LDV模型，假定擾動項分布為I型極值分布，應(yīng)用極大似然方法估計參數(shù)，并將方法應(yīng)用于多項選擇模型，給出了應(yīng)用實例。本書內(nèi)容理論與實踐相結(jié)合，各章均有實例或計算機模擬研究。
有限因變量模型中的參數(shù)估計 目錄
第1章 緒論 1
1.1 LDV模型的定義 1
1.1.1 模型的定義 1
1.1.2 模型的統(tǒng)計推斷問題 3
1.2 LDV模型中參數(shù)估計問題的研究現(xiàn)狀 4
1.3 逆回歸方法 6
1.3.1 逆回歸的總體性質(zhì) 6
1.3.2 分片逆回歸估計（SIR） 7
1.3.3 SIR的大樣本性質(zhì) 8
1.4 準(zhǔn)備知識： ?方法 9
1.4.1 多元 ?方法 9
1.4.2 向量估計函數(shù)的 方法 11
1.5 本書提要 12
第2章 多重二元響應(yīng)模型回歸系數(shù)的估計 14
2.1 多重二元響應(yīng)模型的逆回歸性質(zhì) 14
2.2 多重二元響應(yīng)模型回歸系數(shù)的逆回歸估計 17
2.3 估計的漸近正態(tài)性 18
2.4 假設(shè)檢驗 30
2.5 模擬研究 31
2.5.1 點估計的模擬研究 31
2.5.2 線性假設(shè)的檢驗 35
2.5.3 回歸變量的選擇 37
第3章 多元秩?序模型中回歸 系數(shù)的估計 39
3.1 多元秩?序模型的逆回歸性質(zhì) 39
3.2 回歸系數(shù)的估計 41
3.3 相合性 42
3.4 模擬研究 43
3.5 回歸系數(shù)的Bootstrap檢驗 47
3.5.1 回歸系數(shù)的線性假設(shè)檢驗 47
3.5.2 假設(shè)檢驗的模擬實驗 50
第4章 廣義多項選擇模型中回歸系數(shù)的估計 52
4.1 廣義多項選擇模型 52
4.2 廣義多項選擇模型中回歸系數(shù)的估計 53
4.3 漸近正態(tài)性 54
4.4 模擬研究 68
4.4.1 點估計 68
4.4.2 假設(shè)檢驗 70
第5章 多重二元響應(yīng)Probit模型的漸近有效估計 73
5.1 多重二元響應(yīng)Probit模型 73
5.2 邊際似然 73
5.3 Fisher信息陣 78
5.4 漸近有效估計 79
5.5 模擬結(jié)果 87
第6章 多元秩序Logit模型回歸系數(shù)的極大似然估計 90
6.1 固定影響屬性的多元秩序模型 90
6.2 多元秩序Logit模型的極大似然估計 91
6.2.1 多元秩序Logit模型 91
6.2.2 回歸系數(shù)的極大似然估計 92
6.2.3 模擬研究 94
6.3 多元秩序Logit模型的假設(shè)檢驗 96
6.3.1 部分極大似然估計 97
6.3.2 極大似然估計的漸近正態(tài)性及相關(guān)結(jié)論 98
6.3.3 檢驗統(tǒng)計量 100
6.3.4 假設(shè)檢驗的模擬研究 101
6.4 實例分析 102
參考文獻 105
1.1 LDV模型的定義 1
1.1.1 模型的定義 1
1.1.2 模型的統(tǒng)計推斷問題 3
1.2 LDV模型中參數(shù)估計問題的研究現(xiàn)狀 4
1.3 逆回歸方法 6
1.3.1 逆回歸的總體性質(zhì) 6
1.3.2 分片逆回歸估計（SIR） 7
1.3.3 SIR的大樣本性質(zhì) 8
1.4 準(zhǔn)備知識： ?方法 9
1.4.1 多元 ?方法 9
1.4.2 向量估計函數(shù)的 方法 11
1.5 本書提要 12
第2章 多重二元響應(yīng)模型回歸系數(shù)的估計 14
2.1 多重二元響應(yīng)模型的逆回歸性質(zhì) 14
2.2 多重二元響應(yīng)模型回歸系數(shù)的逆回歸估計 17
2.3 估計的漸近正態(tài)性 18
2.4 假設(shè)檢驗 30
2.5 模擬研究 31
2.5.1 點估計的模擬研究 31
2.5.2 線性假設(shè)的檢驗 35
2.5.3 回歸變量的選擇 37
第3章 多元秩?序模型中回歸 系數(shù)的估計 39
3.1 多元秩?序模型的逆回歸性質(zhì) 39
3.2 回歸系數(shù)的估計 41
3.3 相合性 42
3.4 模擬研究 43
3.5 回歸系數(shù)的Bootstrap檢驗 47
3.5.1 回歸系數(shù)的線性假設(shè)檢驗 47
3.5.2 假設(shè)檢驗的模擬實驗 50
第4章 廣義多項選擇模型中回歸系數(shù)的估計 52
4.1 廣義多項選擇模型 52
4.2 廣義多項選擇模型中回歸系數(shù)的估計 53
4.3 漸近正態(tài)性 54
4.4 模擬研究 68
4.4.1 點估計 68
4.4.2 假設(shè)檢驗 70
第5章 多重二元響應(yīng)Probit模型的漸近有效估計 73
5.1 多重二元響應(yīng)Probit模型 73
5.2 邊際似然 73
5.3 Fisher信息陣 78
5.4 漸近有效估計 79
5.5 模擬結(jié)果 87
第6章 多元秩序Logit模型回歸系數(shù)的極大似然估計 90
6.1 固定影響屬性的多元秩序模型 90
6.2 多元秩序Logit模型的極大似然估計 91
6.2.1 多元秩序Logit模型 91
6.2.2 回歸系數(shù)的極大似然估計 92
6.2.3 模擬研究 94
6.3 多元秩序Logit模型的假設(shè)檢驗 96
6.3.1 部分極大似然估計 97
6.3.2 極大似然估計的漸近正態(tài)性及相關(guān)結(jié)論 98
6.3.3 檢驗統(tǒng)計量 100
6.3.4 假設(shè)檢驗的模擬研究 101
6.4 實例分析 102
參考文獻 105
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有限因變量模型中的參數(shù)估計 作者簡介
馬建軍，男，沈陽理工大學(xué)副教授，1999年開始從事高校的數(shù)學(xué)教學(xué)與科研工作。2001年—2003年，北京理工大學(xué)大學(xué)數(shù)學(xué)系在職攻讀碩士研究生，2003—2007年，北京理工大學(xué)數(shù)學(xué)系在職攻讀博士研究生，獲理學(xué)博士學(xué)位，研究方向為概率論與數(shù)理統(tǒng)計。迄今為止，共發(fā)表學(xué)術(shù)論文14篇，其中三大檢索５篇。承擔(dān)各類研究課題6項，其中主持遼寧省教育廳研究課題一項，參研國家自然科學(xué)基金課題二項，主持博士啟動基金一項。2009年獲遼寧省自然科學(xué)學(xué)術(shù)成果獎3等獎一項，2010年獲沈陽市自然科學(xué)學(xué)術(shù)成果獎3等獎一項。參與遼寧省研究生精品課《數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程》建設(shè)項目，主持研究生教研項目一項。2012年獲沈陽理工大學(xué)教學(xué)基本功大賽一等獎，2016年獲沈陽理工大學(xué)優(yōu)秀主講教師稱號。
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