《聯合均值與方差模型》是2019年1月科學出版社出版的圖書，作者是吳劉倉、徐登可、張忠占。
基本介紹
- 中文名：聯合均值與方差模型
- 作者：吳劉倉、徐登可、張忠占
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2019年01月
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787030592187
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書系統介紹聯合均值與方差模型及其拓展模型的理論、方法和套用。內容主要包括：聯合均值與方差模型的參數極大似然估計、變數選擇、經驗似然推斷方法、缺失數據分析、基於頻率和Bayes下統計診斷研究。偏態(SN，StN)數據下聯合位置與尺度模型和聯合位置、尺度與偏度模型的參數極大似然估計、變數選擇、缺失數據分析、統計診斷研究。雙重廣義線性模型的經驗似然推斷、缺失數據分析、變數選擇。此外，還介紹了這些模型的理論和方法在生物醫學、產品的質量管理與控制、經濟和金融學、產品設備的性能改進等領域的若干具體實際套用。
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 模型
1.1.1 線性回歸模型
1.1.2 聯合均值與方差模型
1.1.3 雙重廣義線性模型
1.1.4 聯合位置、尺度與偏度模型
1.2 變數選擇方法
1.2.1 子集選擇法
1.2.2 係數壓縮法
1.3 經驗似然推斷方法
1.4 統計診斷方法
1.5 缺失數據分析
1.5.1 缺失數據機制
1.5.2 缺失數據處理策略
第2章 正態數據下聯合均值與方差模型
2.1 變數選擇
2.1.1 引言
2.1.2 變數選擇過程
2.1.3 疊代計算
2.1.4 模擬研究
2.1.5 實例分析
2.1.6 小結
2.2 經驗似然推斷
2.2.1 一般聯合均值與方差模型
2.2.2 經驗似然推斷過程
2.2.3 模擬研究
2.2.4 實例分析
2.2.5 小結
2.3 缺失數據分析
2.3.1 引言
2.3.2 缺失數據的插補方法和參數估計
2.3.3 模擬研究
2.3.4 實例分析
2.3.5 小結
2.4 基於頻率下的統計診斷
2.4.1 引言
2.4.2 基於數據刪除模型的統計診斷
2.4.3 局部影響分析
2.4.4 模擬研究
2.4.5 實例分析
2.4.6 小結
2.5 基於Bayes下的統計診斷
2.5.1 引言
2.5.2 Bayes聯合模型
2.5.3 診斷統計量
2.5.4 模擬研究
2.5.5 實例分析
2.5.6 小結
第3章 偏態數據下聯合位置與尺度模型
3.1 偏正態數據下的變數選擇
3.1.1 引言
3.1.2 變數選擇過程
3.1.3 模擬研究
3.1.4 實例分析
3.1.5 定理的證明
3.1.6 小結
3.2 缺失數據分析
3.2.1 引言
3.2.2 缺失數據的插補方法和參數估計
3.2.3 模擬研究
3.2.4 實例分析
3.2.5 小結
3.3 統計診斷
3.3.1 引言
3.3.2 極大似然估計
3.3.3 基於數據刪除模型的統計診斷
3.3.4 局部影響分析
3.3.5 模擬研究
3.3.6 實例分析
3.3.7 小結
3.4 偏t正態數據下的變數選擇
3.4.1 引言
3.4.2 變數選擇過程
3.4.3 模擬研究
3.4.4 小結
第4章 Box-Cox變換下聯合均值與方差模型
4.1 引言
4.2 變數選擇過程
4.2.1 變換參數的極大似然估計
4.2.2 懲罰極大似然估計
4.2.3 漸近性質
4.2.4 疊代計算
4.3 模擬研究
4.3.1 變換參數的極大似然估計模擬結果
4.3.2 基於不同懲罰函式和不同樣本量的模擬比較
4.3.3 基於不同懲罰函式和不同變換參數的模擬比較
4.3.4 基於不同樣本量和不同變換參數的模擬比較
4.4 實例分析
4.5 小結
第5章 雙重廣義線性模型
5.1 雙重廣義線性模型的經驗似然推斷
5.1.1 引言
5.1.2 完全數據下的經驗似然推斷
5.1.3 缺失數據下的經驗似然推斷
5.1.4 模擬研究
5.1.5 實例分析
5.1.6 小結
5.2 缺失數據下雙重廣義線性模型的參數估計
5.2.1 引言
5.2.2 最大擴展擬似然估計與最大偽似然估計
5.2.3 缺失數據的最近距離插補和反距離加權插補
5.2.4 模擬研究
5.2.5 實例分析
5.2.6 小結
5.3 t型雙重廣義線性模型的變數選擇
5.3.1 引言
5.3.2 變數選擇過程
5.3.3 模擬研究
5.3.4 定理的證明
5.3.5 小結
第6章 偏態數據下聯合位置、尺度與偏度模型
6.1 偏正態數據下的變數選擇
6.1.1 引言
6.1.2 變數選擇過程
6.1.3 模擬研究
6.1.4 實例分析
6.1.5 小結
6.2 偏t正態數據下的變數選擇
6.2.1 引言
6.2.2 變數選擇過程
6.2.3 模擬研究
6.2.4 實例分析
6.2.5 小結
參考文獻
索引
