| 中文摘要 | 第9-11页 |
| 英文摘要 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| §1.2.1 成分数据研究现状 | 第14-16页 |
| §1.2.2 异方差研究现状 | 第16-18页 |
| §1.3 本文研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 成分数据及异方差参数估计法简介 | 第19-33页 |
| §2.1 成分数据简介 | 第19-25页 |
| §2.1.1 成分数据定义及运算 | 第19-21页 |
| §2.1.2 成分数据的变换 | 第21-23页 |
| §2.1.3 成分数据的协方差结构 | 第23-25页 |
| §2.2 异方差参数估计法简介 | 第25-31页 |
| §2.2.1 基于分组的两阶段估计 | 第25-27页 |
| §2.2.2 基于正交表的异方差估计 | 第27-29页 |
| §2.2.3 异方差一致协方差估计 | 第29-31页 |
| §2.3 本章总结 | 第31-33页 |
| 第三章 利用正交表对两阶段估计法的改进 | 第33-53页 |
| §3.1 等水平正交表到混合水平正交表的推广 | 第33-35页 |
| §3.1.1 混合水平正交表 | 第33-34页 |
| §3.1.2 混合水平正交表适用范围 | 第34-35页 |
| §3.2 分组数据两阶段估计法的改进 | 第35-42页 |
| §3.2.1 基于等水平正交表的分组数据两阶段估计法 | 第36-37页 |
| §3.2.2 基于混合水平正交表的分组数据两阶段估计法 | 第37-41页 |
| §3.2.3 评价指标 | 第41-42页 |
| §3.3 模拟研究 | 第42-48页 |
| §3.4 实例分析 | 第48-49页 |
| §3.5 本章总结 | 第49-53页 |
| 第四章 成分数据异方差线性回归分析 | 第53-69页 |
| §4.1 成分数据异方差参数估计 | 第53-63页 |
| §4.1.1 成分数据异方差线性回归模型 | 第53-56页 |
| §4.1.2 单形空间中的广义最小二乘法 | 第56-59页 |
| §4.1.3 经ilr变换后的广义最小二乘法 | 第59-62页 |
| §4.1.4 对数比例方差矩阵T的估计 | 第62-63页 |
| §4.2 模拟研究 | 第63-65页 |
| §4.3 实例分析 | 第65-68页 |
| §4.4 本章总结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 发表文章目录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简况及联系方式 | 第78-80页 |