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一类变系数模型的统计方法与理论研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
符号表第11-15页
第1章 绪论第15-33页
   ·模型介绍第16-21页
     ·变系数模型第16-17页
     ·部分线性变系数模型第17-19页
     ·部分变系数单指标模型第19-20页
     ·单指标变系数模型第20-21页
   ·数据集第21-26页
     ·测量误差数据第21-22页
     ·函数型数据第22-24页
     ·面板数据第24-26页
   ·估计方法第26-30页
     ·局部多项式估计第26-27页
     ·B样条估计第27-28页
     ·惩罚估计方法第28-30页
   ·本文内容及结构第30-33页
第2章 部分线性变系数EV模型的约束统计推断第33-53页
   ·引言第33-35页
   ·方法和渐近性质第35-39页
     ·局部偏差纠正 profile最小二乘估计第35-37页
     ·渐近性质第37-39页
   ·假设检验第39-40页
   ·模拟研究第40-43页
   ·实例分析第43-45页
   ·定理的证明第45-51页
   ·本章小结第51-53页
第3章 部分变系数单指标模型的变量选择第53-75页
   ·引言第53-55页
   ·变量选择方法第55-58页
     ·一般情形第55-57页
     ·两种特殊情形:单指标模型和变系数模型第57-58页
   ·迭代算法第58-60页
   ·模拟研究第60-63页
   ·实例分析第63-66页
   ·定理证明第66-73页
   ·本章小结第73-75页
第4章 单指标变系数模型的变量选择第75-95页
   ·引言第75-76页
   ·变量选择方法第76-80页
     ·一般情形第76-78页
     ·两种特殊情形:单指标模型和变系数模型第78-80页
   ·迭代计算第80-81页
   ·模拟研究第81-84页
   ·实例分析第84-86页
   ·定理的证明第86-94页
   ·本章小结第94-95页
第5章 部分线性单指标变系数模型的结构识别与估计第95-123页
   ·引言第95-98页
   ·结构识别与变量选择第98-103页
     ·基函数展开和组合惩罚第98-100页
     ·算法第100-102页
     ·渐近性质第102-103页
   ·组合惩罚模型的改进估计第103-105页
   ·模拟研究第105-112页
     ·实际数据分析第108-112页
   ·定理的证明第112-121页
   ·本章小结第121-123页
第6章 部分变系数函数线性模型的估计和检验第123-143页
   ·引言第123-125页
   ·估计方法和渐近性质第125-127页
   ·假设检验第127-129页
   ·模拟研究第129-133页
     ·选择光滑参数第129页
     ·模拟第129-133页
   ·实例分析第133-135页
   ·定理的证明第135-141页
   ·本章小结第141-143页
第7章 面板数据时变系数固定效应模型的异方差检验第143-159页
   ·引言第143-144页
   ·T→∞情形下的异方差检验第144-147页
     ·模型估计第144-146页
     ·检验统计量的构造和渐近性质第146-147页
   ·T有限情形下的异方差检验第147-149页
   ·模拟研究第149-151页
   ·定理的证明第151-157页
   ·本章小结第157-159页
结论第159-163页
参考文献第163-181页
攻读博士学位期间所发表的学术论文第181-183页
致谢第183页

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