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纵向数据下非参半参回归模型的局部估计及其应用

摘要第12-14页
ABSTRACT第14-16页
主要符号对照表第17-18页
第一章 引言第18-24页
    §1.1 研究背景介绍第18-22页
        §1.1.1 纵向数据下变系数模型的研究现状第19-20页
        §1.1.2 纵向数据下单指标模型的研究现状第20-21页
        §1.1.3 处理方式转换模型的研究背景第21-22页
    §1.2 本文的主要内容第22-24页
第二章 纵向数据下变系数模型的局部估计方法第24-45页
    §2.1 引言第24-25页
    §2.2 估计方法第25-28页
        §2.2.1 剖面最小二乘估计第26-28页
        §2.2.2 非平衡情形的估计问题第28页
    §2.3 渐近性质第28-30页
    §2.4 随机模拟第30-33页
    §2.5 实例分析第33-34页
    §2.6 定理证明第34-45页
第三章 纵向数据下单指标模型的局部估计方法第45-60页
    §3.1 引言第45-46页
    §3.2 估计方法第46-48页
    §3.3 算法第48-49页
    §3.4 渐近性质第49-50页
    §3.5 随机模拟第50-52页
    §3.6 实例分析第52-54页
    §3.7 定理证明第54-60页
第四章 处理方式转换随时间变化影响模型的建立及其应用第60-80页
    §4.1 引言第60-61页
    §4.2 模型及估计方法第61-65页
        §4.2.1 处理方式转换随时间变化影响模型第61-62页
        §4.2.2 估计方法第62-64页
        §4.2.3 算法第64-65页
    §4.3 渐近性质第65-66页
    §4.4 随机模拟第66-68页
    §4.5 实例分析第68-70页
    §4.6 定理证明第70-80页
第五章 处理方式转换的广义模型的建立及其应用第80-103页
    §5.1 引言第80-81页
    §5.2 模型及估计方法第81-85页
        §5.2.1 处理方式转换的广义模型第81-82页
        §5.2.2 估计方法第82-84页
        §5.2.3 窗宽的选择第84页
        §5.2.4 算法第84-85页
    §5.3 渐近性质第85-87页
    §5.4 随机模拟第87-89页
    §5.5 实例分析第89-91页
    §5.6 定理证明第91-103页
第六章 结论与展望第103-106页
参考文献第106-114页
致谢第114-116页
在学期间的研究成果及发表的论文第116-117页

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