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图像分析中针对函数型响应变量的变系数模型

摘要第12-14页
ABSTRACT(英文摘要)第14-15页
主要符号对照表第16-17页
第一章 引言第17-20页
    §1.1 函数型数据及其分析方法第17页
    §1.2 变系数模型第17-18页
    §1.3 本论文的主要内容第18-20页
第二章 图像分析中针对函数型响应变量的非线性变系数混合效应模型第20-63页
    §2.1 引言第20-22页
    §2.2 估计方法第22-25页
        §2.2.1 模型介绍第22-23页
        §2.2.2 估计固定效应函数第23页
        §2.2.3 估计协方差算子第23-25页
        §2.2.4 函数型主成分分析第25页
    §2.3 推断过程第25-28页
        §2.3.1 假设检验第26-27页
        §2.3.2 同时置信带第27-28页
    §2.4 理论性质第28-34页
        §2.4.1 假设条件第29-30页
        §2.4.2 β(s)的渐近性质第30-31页
        §2.4.3 b(s)的渐近性质第31-33页
        §2.4.4 Σ_b(s,t)的渐近性质第33页
        §2.4.5 推断过程的渐近性质第33-34页
    §2.5 模拟和实际数据第34-42页
        §2.5.1 模拟结果第35-36页
        §2.5.2 实际数据分析第36-42页
    §2.6 本章附录第42-63页
        §2.6.1 一些引理及其证明第42-46页
        §2.6.2 定理的证明第46-63页
第三章 图像分析中针对函数型响应变量的转换变系数模型第63-93页
    §3.1 引言第63-64页
    §3.2 估计方法第64-68页
        §3.2.1 初步估计标准化的变系数函数第64-65页
        §3.2.2 估计标准化的转化函数第65-66页
        §3.2.3 重新估计标准化的变系数函数第66-67页
        §3.2.4 标准化的个体函数的光滑第67页
        §3.2.5 函数型主成分分析第67-68页
    §3.3 推断过程第68-69页
    §3.4 理论性质第69-73页
        §3.4.1 假设条件第69-71页
        §3.4.2 l~N(s,T)与β~N(s)的渐进性质第71页
        §3.4.3 η_i~N(s)的渐进性质第71-73页
        §3.4.4 Σ_η~N(s,t)的渐进性质第73页
    §3.5 模拟和实际数据第73-79页
        §3.5.1 模拟结果第73-74页
        §3.5.2 实际数据分析第74-79页
    §3.6 本章附录第79-93页
        §3.6.1 一些引理及其证明第79-82页
        §3.6.2 定理的证明第82-93页
第四章 图像分析中针对函数型响应变量的单指标变系数模型第93-131页
    §4.1 引言第93-95页
    §4.2 估计方法第95-100页
        §4.2.1 模型介绍第95-96页
        §4.2.2 估计变系数函数第96-98页
        §4.2.3 估计未知指标函数第98页
        §4.2.4 估计协方差算子第98-100页
    §4.3 推断过程第100-101页
    §4.4 理论性质第101-107页
        §4.4.1 假设条件第101-103页
        §4.4.2 最优权重函数第103-105页
        §4.4.3 β(s):与g(X~Tβ(s))的渐进性质第105-106页
        §4.4.4 η_i(s)的渐进性质第106-107页
        §4.4.5 Σ_η(s,t)的渐进性质第107页
    §4.5 模拟和实际数据第107-115页
        §4.5.1 模拟结果第107-108页
        §4.5.2 实际数据分析第108-115页
    §4.6 本章附录第115-131页
        §4.6.1 一些引理及其证明第115-121页
        §4.6.2 定理的证明第121-131页
结论以及未来的工作第131-132页
参考文献第132-139页
致谢第139-140页
攻读博士学位期间的研究成果第140页

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