相依误差下部分线性模型的统计推断

第1章 引言

1．1 模型介绍

1．2 经验似然简介

1．2．1 文献综述

1．2．2 经验似然

1．2．3 经验似然在固定设计部分线性模型中的应用

1．2．4 分组经验似然

1．3 本书结构

第2章 NA误差下部分线性模型的经验似然

2．1 本章结构

2．2 NA序列简介

2．3 经验似然比检验统计量的构造方法及主要结论

2．4 模拟计算

2．5 定理证明

第3章 m-相依误差下部分线性模型的经验似然统计推断

3．1 本章结构

3．2 m-相依序列简介

3．3 经验似然比检验统计量的构造方法及主要结论

3．3．1 经验似然比检验统计量及其渐近性质

3．3．2 分组经验似然及其渐近性质

3．4 模拟计算

3．5 定理证明

第4章 MA（∞）序列误差下部分线性模型的经验似然

4．1 本章结构

4．2 模型介绍

4．3 假设条件和主要结论

4．4 模拟计算

4．5 定理证明

第5章 ARCH（1）误差下部分线性模型的经验似然

5．1 本章结构

5．2 ARCH（1）序列简介

5．3 模型及主要结论

5．4 模拟计算

5．5 假设条件及定理证明

第6章 鞅差序列误差下具有核实数据的部分线性模型的统计推断

6．1 本章结构

6．2 模型介绍

6．3 假设条件及主要结论

6．4 模拟计算

6．5 定理证明

第7章 自回归模型中回归函数的半参数估计

7．1 本章结构

7．2 模型及半参数估计方法介绍

7．3 回归函数的半参数估计

7．4 估计的相合性和渐近正态性

7．5 模拟计算

参考文献

全书共分 7 章，主要讨论了 NA 序列、m-相依序列、MA(∞)序列、ARCH(1) 序列误差下部分线性模型的经验似然统计推断，讨论了具有核实数据的鞅差序列误差下部分线性模型的估计和检验问题。这些是目前关于部分线性模型研究的热点问题，对于部分线性模型理论研究的发展起到了一定的推动作用。本书最后一部分是对自回归模型的自回归函数构造了半参数估计量，这种估计量的构造方法为从事估计量构造研究的学者提供一定的借鉴和参考。本书内容充实、研究深入、论证严谨、写作思路清晰，适合概率论与数理统计专业及相关专业的师生学习，也适合从事概率统计研究的学者和统计工作者参考阅读。