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統計回歸分析:回歸方程引論(簡體書)
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統計回歸分析:回歸方程引論(簡體書)

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商品簡介
目次

商品簡介

1)第四章---第九章是本書的主體,講述各種類型的回歸方程,包括線性回歸方程、擬線性回歸方程、約束線性回歸方程、非參數回歸方程、半參數回歸方程、函數係數回歸方程(參數變量函數係數線性回歸方程,參數變量函數係數半參數回歸方程,回歸變量函數係數線性回歸方程,回歸變量函數係數半參數回歸方程)、隨機過程回歸方程(隨機過程線性回歸方程,Gauss--Markov線性回歸方程,隨機過程非參數回歸方程)、逆回歸方程(線性逆回歸方程,線性逆回歸方程組)以及隨機向量密度函數(有文獻已經指出,此問題可以化為回歸方程的模式來解決),其中有不少為首倡;(2)第一章概率理論及附錄B測度論,為統計回歸分析理論的概率統計基礎;(3)第二章Hilbert空間、第三章泛函逼近論,是統計回歸分析理論的泛函分析基礎,其中相當部分的內容是專為統計回歸分析理論而發展、補充的,包括推廣Luzin定理;(4)附錄A矩陣代數,乃統計回歸分析理論的不可或缺之工具;(5)本書對大部分回歸方程的求解結論,皆已作出模擬實驗以資佐證,所用軟件為SAS,附錄C列出其中若干自編程序。(6)書中有相當部分簡單的或易於模仿的定理證明,著意留給讀者完成之,以此權作習題。

目次

前言

符號表

第1章 概率論

 1.1 隨機向量

1.1.1 測度空間

1.1.2概率分佈

1.1.3 條件分佈

1.1.4獨立性

 1.2 數字特徵

1.2.1

1.2.2

1.2.3 隨機變量組的離散度

 1.3 特徵函數

1.3.1 定義

1.3.2 性質

1.3.3 逆變換公式與唯一性定理

1.3.4 隨機向量的特徵函數

1.4條件數學期

1.4.1 定義

1.4.2 性質

 1.5 隨機過程

1.5.1 概念

1.5.2 常見隨機過程

1.6 隨機序列的極限

1.6.1 收斂方式

1.6.2 極限定理

1.6.3 函數對收斂的傳遞性

第2章 統計推斷

第3章 Hilbert空間

第4章 Hilbert空間中的Fourier分析

第5章 線性回歸方程

第6章 Gauss-Markov線性回歸方程

第7章 非參數回歸方程與半參數回歸方程

第8章 隨機向量密度函數

第9章 函數係數回歸方程

第10章 隨機過程回歸方程

第11章 微分回歸方程

第12章 逆回歸方程

參考文獻

附錄A 矩陣代數

附錄B 測試論

附錄C 模擬實驗SAS軟件編制程序

索引

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