《线性与广义线性模型中的参数估计研究》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:黄介武著
  • 出 版 社:成都:西南交通大学出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787564339401
  • 页数:196 页
图书介绍:本书针对线性与广义线性模型中参数估计问题做了一些研究。在异方差与自相关线性模型中,推广了一般线性模型中回归系数向量的两参数主成分估计,提出了一类新的加权随机约束岭估计,研究了各估计在均方误差和均方误差矩阵准则下的优良性;在经典的Gauss-Markov模型中,研究了各估计基于马氏损失函数和广义马氏损失函数的平均损失准则下的优良性;在广义线性模型中,推广了两类两参数估计,并研究了两参数估计在均方误差和均方误差矩阵准则下的优良性。

1绪论 1

1.1模型简介 1

1.2线性模型中有偏估计研究概况 7

1.3广义线性模型中参数估计研究概况 16

1.4本书的研究内容和结构 17

2异方差与自相关线性模型中的几类有偏估计 20

2.1引言 20

2.2估计的优良性分析 22

2.3假设检验 35

2.4 Monte Carlo模拟分析 36

2.5加权随机约束岭估计 42

2.6小结 52

3平均损失意义下线性模型中几类有偏估计的比较 53

3.1引言 53

3.2估计的优良性分析 54

3.3参数选择 62

3.4实例与Monte Carlo模拟分析 65

3.5基于似然损失函数的平均损失准则 71

3.6小结 77

4 Pitman准则下线性模型中几类有偏估计的比较 78

4.1引言 78

4.2 Pitman准则下的比较 79

4.3 Monte Carlo模拟分析 95

4.4基于似然损失函数的Pitman准则 103

4.5小结 108

5广义线性模型中的两类两参数估计 109

5.1引言 109

5.2两参数估计?(K,d) 119

5.3两参数估计?kd 136

5.4小结 144

6等式约束线性模型中回归系数的可容许估计 145

6.1引言 145

6.2预备知识 147

6.3主要结论 151

6.4小结 154

7多元线性模型中的预测问题 155

7.1引言 155

7.2多元线性模型中的岭型预测 156

7.3增长曲线模型中的条件最优线性无偏预测 164

7.4任意秩多元线性模型中的两个最优预测 172

7.5小结 182

参考文献 183