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韦博成 著 / 高等教育出版社 / 2009-03 / 平装
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统计诊断
《统计诊断》系统介绍统计诊断的基本原理、方法和应用,全书共八章,分为两部分:前五章为第一部分,结合线性模型介绍统计诊断的基本模型和基本方法;后三章为第二部分,结合非线性模型介绍统计诊断的某些新进展。其中第一部分只要求读者具有工科类高等数学、线性代数、概率统计的知识,既可作为概率统计专业的研究生教材,经济金融、生物医学、管理科学、工程技术等专业研究生的教学参考书,也可供相关专业的大学生、教师、科技人员和统计工作者参考。《统计诊断》第二部分要求读者具有更多的概率统计知识,可供有兴趣进一步学习与研究统计诊断的读者参考。
第一章引论§1.1统计诊断概述§1.2线性回归模型1.2.1矩阵运算1.2.2线性回归的参数估计与假设检验1.2.3带有附加变量的线性模型1.2.4一般线性模型与广义最小二乘估计1.2.5线性回归的残差与杠杆值第二章线性回归基于数据删除模型的诊断方法§2.1数据删除模型及其参数估计§2.2基于数据删除模型的回归诊断2.2.1广义Cook距离与Cook距离2.2.2W-K统计量和AP统计量2.2.3数值实例§2.3似然距离2.3.1似然距离的定义2.3.2正态线性模型的似然距离2.3.3似然距离的近似计算2.3.4数值实例第三章线性回归基于均值漂移模型和方差加权模型的诊断方法§3.1基于均值漂移模型的回归诊断3.1.1参数估计及等价性定理3.1.2漂移参数的假设检验3.1.3数值实例§3.2基于方差加权模型的回归诊断§3.3异方差模型及方差齐性检验第四章线性模型的数据变换§4.1方差稳定化变换和线性化变换§4.2Box-Cox变换4.2.1变换参数的极大似然估计4.2.2变换参数的Atkinson估计§4.3自变量的变换及双边变换§4.4数据变换模型的假设检验§4.5数据变换模型的统计诊断4.5.1诊断模型分析4.5.2基于数据删除模型的诊断4.5.3自变量变换模型的统计诊断第五章局部影响分析§5.1基于似然距离的局部影响分析5.1.1扰动模型与似然距离5.1.2基于似然距离的局部影响分析5.1.3子集参数的局部影响分析5.1.4统计量的局部影响分析§5.2线性模型的局部影响分析5.2.1方差加权扰动模型5.2.2因变量扰动模型5.2.3自变量扰动模型§5.3数据变换模型的局部影响分析5.3.1方差加权扰动5.3.2自变量的扰动5.3.3变换数据的扰动5.3.4自变量变换的局部影响分析第六章非线性回归模型的统计诊断以及异方差和相关性检验§6.1非线性回归模型§6.2统计诊断6.2.1基于数据删除模型的诊断统计量6.2.2诊断模型分析6.2.3局部影响分析§6.3基于正态误差的异方差和相关性检验6.3.1方差齐性检验6.3.2相关性和异方差检验6.3.3进一步的问题§6.4基于t分布误差的异方差和相关性检验6.4.1方差齐性检验6.4.2进一步的问题第七章广义非线性模型的统计诊断及其变离差检验§7.1广义非线性模型§7.2统计诊断7.2.1基于数据删除模型的诊断统计量7.2.2诊断模型分析7.2.3局部影响分析7.2.4广义杠杆值§7.3变离差检验7.3.1变离差检验的参数化方法7.3.2进一步的问题第八章基于EM算法的统计诊断方法§8.1EM算法及Q函数§8.2基于Q函数和数据删除模型的诊断§8.3基于Q函数的局部影响分析§8.4非线性随机效应模型的统计诊断8.4.1可加非线性随机效应模型及其EM算法8.4.2基于数据删除模型的诊断8.4.3局部影响分析§8.5泊松逆高斯回归模型的统计诊断8.5.1泊松逆高斯回归模型及其EM算法8.5.2基于数据删除模型的诊断8.5.3局部影响分析参考文献
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开播时间:09月02日 10:30