多分类平行模型——设计、分析及应用

摘要	第5-6页
Abstract	第6-7页
第一节 引言	第10-13页
第二节 多分类平行模型及其相关的调查设计	第13-15页
第三节 多分类平行模型基于似然函数的统计推断	第15-22页
3.1 参数的极大似然估计	第15-16页
3.2 修正的极大似然估计	第16-18页
3.3 参数的置信区间	第18-22页
3.3.1 大样本下的渐近置信区间	第18-20页
3.3.2 bootstrap置信区间	第20-22页
第四节 多分类平行模型的贝叶斯推断	第22-26页
4.1 精确形式的后验矩	第22-24页
4.2 基于EM算法的后验模式	第24-25页
4.3 基于DA算法产生后验样本	第25-26页
第五节 多分类平行模型的一种特殊情形	第26-33页
5.1 四分类平行模型	第26-27页
5.2 相关性检验	第27-29页
5.2.1 似然比检验	第27-28页
5.2.2 卡方检验	第28-29页
5.3 似然比检验与卡方检验的比较	第29-33页
第六节 多分类平行模型与多分类三角模型的比较	第33-38页
6.1 多分类三角模型	第33-34页
6.2 参数的方著之间的比较	第34-37页
6.3 隐私保护度	第37-38页
第七节 实证分析	第38-43页
第八节 结束语	第43-44页
参考文献	第44-47页
学术经历	第47-48页
致谢	第48页