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线性模型和广义线性模型(第3版)(英文版)

线性模型和广义线性模型(第3版)(英文版)

  • 出版社: 世界图书出版公司
  • 作者: (美)拉奥
  • 商品条码: 9787510086342
  • 版次: 1
  • 开本: 24开
  • 页数: 570
  • 出版年份: 2015
  • 印次: 1
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精选
内容简介
《线性模型和广义线性模型》是著名的统计学家 拉奥的专著,这是扩充修订的第三版,将最新的结果 囊括其中,是学习线性模型理论和应用的不可多得的 书籍。作者用尽量少的假设讲述了线性模型和广义线 性模型。不仅运用了最小二乘理论、也有基于凸损失 函数和广义估计方程的估计和检验备择方法。通过书 中的各个章节和附录,理论研究和实践应用都包括其 中,不仅适用于学生,而且也非常适于研究人员和专 家学者。 目次:导论;简单线性回归模型;多重线性回归 模型及其扩展;广义线性回归模型;确定的和随机的 线性约束;广义回归模型中的预测;不完全数据集分 析;稳健回归;分类相应变量模型;附:矩阵代数; 表格;线性回归模型软件。 读者对象:数学、统计以及对线性回归感兴趣的 学生、老师和相关人员。
作者简介
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目录
Preface to the First Edition Preface to the Second Edition Preface to the Third Edition Introduction 1.1 Linear Models and Regression Analysis 1.2 Plan of the Book 2 The Simple Linear Regression Model 2.1 The Linear Model 2.2 Least Squares Estimat.ion 2.3 Direct Regression Method 2.4 Properties of the Direct Regression Estimators 2.5 Centered Model 2.6 No Intercept Term Model 2.7 Maximum Likelihood Estimation 2.8 Testing of Hypotheses and Confidence Interval Estimation 2.9 Analysis of Variance 2.10 Goodness of Fit of Regression 2.11 Reverse Regression Method 2.12 Orthogonal Regression Method 2.13 Reduced Major Axis Regression Method 2.14 Least Absolute Deviation Regression Method 2.15 Estimation of Parameters when X Is Stochastic 3 The Multiple Linear Regression Model and Its Extension 3.1 The Linear Model 3.2 The Principle of Ordinary Least Squares (OLS) 3.3 Geometric Properties of OLS 3.4 Best Linear Unbiased Estimation 3.4.1 Basic Theorems 3.4.2 Linear Estimators 3.4.3 Mean Dispersion Error 3.5 Estimation (Prediction) of the Error Term ε and σ2 3.6 Classical Regression under Normal Errors 3.6.1 The Maximum-Likelihood (ML) Principle 3.6.2 Maximum Likelihood Estimation in Classical Normal Regression 3.7 Consistency of Estimators 3.8 Testing Linear Hypotheses 3.9 Analysis of Variance 3.10 Goodness of Fit 3.11 Checking the Adequacy of Regression Analysis 3.11.1 Univariate Regression 3.11.2 Multiple Regression 3.11.3 A Complex Example 3.11.4 Graphical Presentation 3.12 Linear Regression with Stochastic Regressors 3.12.1 Regression and Multiple Correlation Coefficient 3.12.2 Heterogenous Linear Estimation without Normality 3.12.3 Heterogeneous Linear Estimation under Normality 3.13 The Canonical Form 3.14 Identification and Quantification of Multicollinearity 3.14.1 Principal Components Regression 3.14.2 Ridge Estimation 3.14.3 Shrinkage Estimates 3.14.4 Partial Least Squares 3.15 Tests of Parameter Constancy 3.15.1 The Chow Forecast Test 3.15.2 The Hansen Test 3.15.3 Tests with Recursive Estimation 3.15.4 Test for Structural Change 3.16 Total Least Squares 3.17 Minimax Estimation 3.17.1 Inequality Restrictions ……

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