| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·回归分析概述 | 第9-10页 |
| ·复杂观测数据模拟的统计诊断及多重相关性治疗的研究进展 | 第10-13页 |
| ·统计诊断方法的国内外研究动态 | 第10-11页 |
| ·复杂数据的统计诊断方法研究进展 | 第11-12页 |
| ·多重相关性问题的对策 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 复杂观测数据的回归诊断 | 第15-30页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·诊断模型分析 | 第15-18页 |
| ·数据删除模型 | 第16-17页 |
| ·均值漂移模型 | 第17页 |
| ·方差扩大模型 | 第17-18页 |
| ·诊断统计量 | 第18-20页 |
| ·残差 | 第18-19页 |
| ·Score 检验统计量 | 第19页 |
| ·Cook 距离及 Welsch-Kul 统计量 | 第19-20页 |
| ·似然距离 | 第20页 |
| ·其他统计量 | 第20页 |
| ·异常点、影响点以及高杠杆点的区别和联系 | 第20-21页 |
| ·复杂观测数据的回归诊断 | 第21-28页 |
| ·数据来源 | 第21-22页 |
| ·诊断统计量计算 | 第22-28页 |
| ·模型的数据变换 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 复杂观测数据的多重相关性诊断 | 第30-39页 |
| ·回归模型的建立和参数估计 | 第30-35页 |
| ·多元线性回归模型的建立 | 第30-31页 |
| ·模型的假设检验 | 第31-33页 |
| ·模型分析 | 第33-35页 |
| ·多重相关性诊断 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 复杂观测数据的偏最小二乘回归应用 | 第39-53页 |
| ·偏最小二乘回归分析方法 | 第39-46页 |
| ·偏最小二乘回归分析方法简介 | 第39-40页 |
| ·偏最小二乘回归分析方法的原理 | 第40-46页 |
| ·偏最小二乘回归模型分析 | 第46-52页 |
| ·偏最小二乘法建模 | 第46-51页 |
| ·交叉有效性分析 | 第51-52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第五章 复杂观测数据的岭回归应用 | 第53-61页 |
| ·岭回归分析 | 第53-56页 |
| ·岭回归估计的性质 | 第54-55页 |
| ·方差膨胀因子法和岭迹法 | 第55-56页 |
| ·所研究数据的岭回归计算 | 第56-59页 |
| ·回归模型的比较 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61页 |
| ·后续展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |