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若干多元统计模型的适应性统计推断

摘要第8-13页
Abstract第13-18页
第一章 绪论第20-29页
    1.1 模型介绍第20-25页
        1.1.1 参数回归模型第20-21页
        1.1.2 非参数回归模型第21-22页
        1.1.3 半参数回归模型第22-23页
        1.1.4 分位数回归第23-25页
    1.2 高维统计模型及估计方法第25-29页
        1.2.1 高维统计模型第25页
        1.2.2 常用降维方法第25-29页
第二章 多元非参数回归模型的局部线性-可加估计第29-58页
    2.1 引言第29-31页
    2.2 局部线性-可加估计第31-37页
        2.2.1 简单回顾第31-32页
        2.2.2 局部线性-可加估计第32-35页
        2.2.3 局部N-W-可加估计第35页
        2.2.4 渐进理论第35-37页
    2.3 算法第37-39页
        2.3.1 正则参数和窗宽选择第37-38页
        2.3.2 计算步骤第38-39页
    2.4 理论框架第39-42页
        2.4.1 全局设计相依的范数和投影第39页
        2.4.2 局部设计相依的范数和投影第39-40页
        2.4.3 局部和全局相关的投影和估计第40-42页
    2.5 模拟研究第42-44页
        2.5.1 非可加回归第42页
        2.5.2 可加回归模型第42-43页
        2.5.3 局部可加估计第43页
        2.5.4 10维模型情况第43-44页
    2.6 小结第44页
    2.7 重要定理的证明第44-58页
第三章 单指标变系数回归模型的稳健变量选择第58-89页
    3.1 引言第58-59页
    3.2 方法第59-62页
        3.2.1 基函数展开第60页
        3.2.2 正则化估计第60-62页
    3.3 理论性质第62-64页
    3.4 算法和调整参数的选择第64-66页
        3.4.1 SCAD惩罚函数的分解第64-65页
        3.4.2 正则参数λ_(1k)和λ_(2l)的选择第65页
        3.4.3 Difference Convex Algorithm第65-66页
    3.5 数值分析第66-82页
        3.5.1 模拟例子第67-79页
        3.5.2 实际数据例子第79-82页
    3.6 结论第82-83页
    3.7 附录:定理的证明第83-89页
        3.7.1 相关的引理第83-84页
        3.7.2 主要结果的证明第84-89页
第四章 带有交互项的超高维模型的独立特征筛选第89-114页
    4.1 引言第89-91页
    4.2 方法第91-95页
        4.2.1 模型和问题第91-92页
        4.2.2 新的筛选方法第92-93页
        4.2.3 特征的递归选择第93-95页
    4.3 理论性质第95-98页
        4.3.1 假设第95-97页
        4.3.2 ω_k的理论性质第97页
        4.3.3 ω_(k,t)的理论性质第97-98页
    4.4 阈值规则第98-100页
    4.5 模拟研究与实例研究第100-110页
        4.5.1 线性模型第100-102页
        4.5.2 可加模型第102-103页
        4.5.3 带有交互项的模型第103-106页
        4.5.4 实例研究第106-110页
    4.6 结论及讨论第110页
    4.7 附录:技术证明第110-114页
第五章 基于惩罚似然的线性模型的方差齐性检验第114-133页
    5.1 引言第114-115页
    5.2 方法第115-116页
    5.3 算法和调整参数的选择第116-118页
    5.4 理论性质第118-119页
    5.5 数值分析第119-128页
        5.5.1 模拟研究第119-120页
        5.5.2 实例研究第120-128页
    5.6 结论及讨论第128页
    5.7 附录:技术证明第128-133页
参考文献第133-141页
致谢第141-142页
攻读博士学位期间发表及完成的论文第142-143页
学位论文评阅及答辩情况表第143页

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