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纵向数据下半参数回归模型的统计推断

摘要第4-7页
Abstract第7-10页
符号表第11-15页
第1章 绪论第15-35页
    1.1 研究的问题第15-16页
    1.2 模型第16-22页
        1.2.1 参数回归模型第16-17页
        1.2.2 非参数回归模型第17-18页
        1.2.3 半参数回归模型第18-22页
    1.3 数据集第22-25页
        1.3.1 纵向数据第22-23页
        1.3.2 测量误差数据第23-24页
        1.3.3 高维数据第24-25页
    1.4 统计推断方法第25-33页
        1.4.1 经验似然方法和估计方程方法第25-27页
        1.4.2 广义估计方程和二次推断函数方法第27-28页
        1.4.3 变量选择方法第28-33页
    1.5 本文内容及结构第33-35页
第2章 纵向数据下广义线性模型的广义经验似然推断第35-47页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 方法和渐近性质第36-39页
    2.3 模拟研究第39-42页
    2.4 定理的证明第42-44页
    2.5 本章小结第44-47页
第3章 纵向数据下部分线性模型的广义经验似然推断第47-69页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 回归系数的经验似然第48-53页
    3.3 基准函数的经验似然第53-54页
    3.4 模拟研究第54-57页
    3.5 实例分析第57-59页
    3.6 定理证明第59-67页
    3.7 本章小结第67-69页
第4章 纵向数据下变系数部分线性模型的惩罚二次推断函数方法第69-95页
    4.1 引言第69-70页
    4.2 惩罚QIF变量选择过程第70-72页
    4.3 渐近性质第72-75页
        4.3.1 Oracle性质第72-74页
        4.3.2 BIC选择相合性第74-75页
    4.4 迭代计算第75-76页
    4.5 模拟研究第76-83页
    4.6 实例分析第83-84页
    4.7 定理的证明第84-93页
    4.8 本章小结第93-95页
第5章 纵向数据EV模型的变量选择第95-121页
    5.1 引言第95-96页
    5.2 纵向数据下线性EV模型的变量选择第96-100页
        5.2.1 模型及变量选择方法第96-99页
        5.2.2 渐近性质第99-100页
    5.3 纵向数据下部分线性EV模型的变量选择第100-104页
        5.3.1 模型及变量选择方法第100-103页
        5.3.2 渐近性质第103-104页
    5.4 迭代算法第104-106页
        5.4.1 算法研究第104-105页
        5.4.2 调整参数的选择第105-106页
    5.5 模拟研究第106-113页
        5.5.1 线性EV情形第106-108页
        5.5.2 部分线性EV情形第108-111页
        5.5.3 实际数据分析第111-113页
    5.6 定理的证明第113-119页
    5.7 本章小结第119-121页
第6章 高维纵向数据部分线性模型的变量选择第121-143页
    6.1 引言第121-123页
    6.2 高维纵向数据部分线性模型的变量选择第123-127页
        6.2.1 模型及变量选择方法第123-125页
        6.2.2 理论性质第125-126页
        6.2.3 迭代算法第126-127页
    6.3 SGEE-QIF变量选择方法第127-130页
        6.3.1 模型及方法第128-129页
        6.3.2 理论性质第129-130页
    6.4 模拟研究第130-135页
        6.4.1 SGEE的模拟分析第130-133页
        6.4.2 SGEE-QIF的模拟分析第133-135页
    6.5 定理的证明第135-141页
    6.6 本章小节第141-143页
结论第143-147页
参考文献第147-165页
攻读博士学位期间的研究成果第165-167页
致谢第167-168页

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