复杂数据下两类回归模型的统计推断

书籍简介:

本书系统阐述在复杂数据下，部分线性模型和广义线性模型理论与应用的近期发展，主要讨论了基于相依数据、测量误差数据、缺失数据和高维数据的部分线性和广义线性模型的稳健估计、经验似然推断和变量选择问题。本书共分为六章。第一章概括了本书所讨论的模型类型、数据类型和主要研究方法。第二章主要研究具有随机适应误差的部分线性模型中M估计的渐近统计性质。第三章主要讨论数据有测量误差时，部分线性模型中的经验似然问题。第四章在响应变量为多维以及设计矩阵分别是固定设计和自适应设计情形下，研究了广义线性模型的经验似然问题。第五章主要研究缺失数据下，广义线性模型中拟似然估计的渐近性质和经验似然推断。第六章主要讨论高维数据广义线性模型的自适应Lasso估计和桥估计。

书籍规格:

书籍信息归属:

复杂数据下两类回归模型的统计推断是科学出版社于2016.10出版的中图分类号为 O212.1 的主题关于 回归分析－统计模型－统计推断 的书籍。