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半参数回归模型及其应用 by 金林著 is a book available to read on EtoBox.

What is 半参数回归模型及其应用 about?

1 (p1): 第1章 导论1 (p1-1): 1.1 研究背景和意义4 (p1-1-1): 1.1.1 忽视非线性的后果5 (p1-1-2): 1.1.2 数据变换8 (p1-1-3): 1.1.3 非参数和半参数技术10 (p1-1-4): 1.1.4 研究的意义11 (p1-2): 1.2 研究综述14 (p1-3): 1.3 主要内容和研究方法14 (p1-3-1): 1.3.1 主要内容17 (p1-3-2): 1.3.2 研究方法18 (p1-4): 1.4 本书创新和未来研究方向18 (p1-4-1): 1.4.1 本书可能的创新19 (p1-4-2): 1.4.2 本书研究的不足20 (p1-4-3): 1.4.3 未来研究方向21 (p2): 第2章 非参数回归模型21 (p2-1): 2.1 简单光滑方法22 (p2-1-1): 2.1.1 局部平均23 (p2-1-2): 2.1.2 核光滑25 (p2-2): 2.2 局部多项式回归26 (p2-2-1): 2.2.1 局部回归光滑器27 (p2-2-2): 2.2.2 非参数模型选择31 (p2-2-3): 2.2.3 局部多项式回归的统计推断35 (p2-3): 2.3 样条光滑36 (p2-3-1): 2.3.1 常见样条42 (p2-3-2): 2.3.2 样条和过拟合47 (p2-3-3): 2.3.3 样条推断50 (p2-3-4): 2.3.4 非参数光滑方法比较52 (p2-4): 2.4 自动光滑方法52 (p2-4-1): 2.4.1 交叉验证选择带宽54 (p2-4-2): 2.4.2 样条与自动光滑56 (p2-4-3): 2.4.3 自动光滑建议58 (p3): 第3章 半参数模型和广义可加模型59 (p3-1): 3.1 可加模型和半参数模型59 (p3-1-1): 3.1.1 多元非参数回归61 (p3-1-2): 3.1.2 可加模型63 (p3-1-3): 3.1.3 半参数回归模型64 (p3-1-4): 3.1.4 估计65 (p3-1-5): 3.1.5 推断69 (p3-2): 3.2 广义线性模型70 (p3-2-1): 3.2.1 GLM三个组成部分71 (p3-2-2): 3.2.2 指数分布簇75 (p3-2-3): 3.2.3 联接函数77 (p3-2-4): 3.2.4 线性预测子77 (p3-3): 3.3 广义可加模型77 (p3-3-1): 3.3.1 模型设定79 (p3-3-2): 3.3.2 模型估计80 (p3-3-3): 3.3.3 统计推断83 (p4): 第4章 半参数混合模型83 (p4-1): 4.1 线性混合模型84 (p4-1-1): 4.1.1 模型设定88 (p4-1-2): 4.1.2 估计方法91

Author

金林著

Publisher

广州:广东世界图书出版有限公司

Published

2016

Language

ZH