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删失分位数回归模型的统计推断及其应用


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删失分位数回归模型的统计推断及其应用
  • 书号：9787030637406
    作者：杨晓蓉
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：199
    字数：262000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2019-12-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥88.00元
    售价： ￥69.52元
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    纸质书

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本书主要研究删失分位数回归模型的统计推断问题. 全书共6章. 第1章对删失数据进行概述, 并介绍删失分位数回归模型的相关理论. 第2章针对删失一般线性分位数回归模型的参数估计方法进行介绍, 主要考虑在响应变量删失和协变量删失两种不同情况下,对删失数据的填补方法, 并进行数值模拟和实例数据的分析. 第3章考虑删失部分线性模型和删失部分线性变系数模型的数据填补方法, 给出数值模拟结果, 并应用于实例数据分析. 第4章介绍删失部分线性可加模型的填补技术, 不但考虑参数估计问题, 还对变量选择进行研究, 给出了数值模拟结果和实例数据分析. 第5章考虑当序列存在变点的情况下, 基于自助填补法来得出模型的参数估计. 第6章进一步考虑将数据填补的思想用于删失随机系数自回归模型, 考虑在数据删失的情况下的参数估计问题, 也进行数值模拟和实例数据分析.
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    第1章 删失数据概述及删失分位数回归模型相关理论简介1
    1.1删失数据概述1
    1.1.1数据删失分类1
    1.1.2删失数据常用的处理方法及参数估计2
    1.2分位数回归理论6
    1.2.1分位数回归基本思想6
    1.2.2分位数回归模型参数估计7
    1.3删失分位数回归理论8
    1.4分位数框架下的多重插补方法9
    第2章 删失一般线性分位数回归模型的填补技术与参数估计11
    2.1响应变量删失的一般线性模型11
    2.1.1分位数框架下的数据增广填补方法12
    2.1.2数值模拟15
    2.1.3在乳腺癌数据分析中的应用19
    2.1.4在学生成绩分析中的应用21
    2.1.5进一步的讨论22
    2.2协变量删失的线性模型36
    2.2.1多重插补的填补过程36
    2.2.2经验似然法估计置信区间37
    2.2.3数值模拟39
    2.2.4CRP浓度对血压的影响力分析的应用43
    第3章 删失部分线性模型的填补技术与参数估计48
    3.1删失部分线性模型48
    3.1.1常用的参数估计方法48
    3.1.2两阶段估计法50
    3.2删失部分线性模型的多重填补法52
    3.2.1多重填补过程52
    3.2.2基于多重填补结果的参数估计53
    3.2.3数值模拟54
    3.2.4在环境污染数据中的应用61
    3.3删失部分线性变系数模型的数据增广法68
    3.3.1模型及参数估计方法介绍68
    3.3.2基于数据增广的填补过程73
    3.3.3数值模拟74
    3.3.4在β-胡萝卜素浓度及其影响因素数据中的应用84
    3.3.5在台北房价及其影响因素数据中的应用90
    第4章 删失部分线性可加模型的填补技术与参数估计97
    4.1部分线性可加模型97
    4.1.1删失部分线性可加模型概述97
    4.1.2部分线性可加模型的参数估计98
    4.2删失部分线性可加模型的多重插补99
    4.2.1多重插补的填补过程99
    4.2.2基于多重插补结果的参数估计101
    4.2.3基于多重插补结果的变量选择103
    4.2.4数值模拟105
    4.2.5在β-胡萝卜素浓度及其影响因素数据中的应用113
    4.3删失部分线性可加模型的数据增广法119
    4.3.1数据增广的填补过程119
    4.3.2数值模拟120
    4.3.3在混凝土抗压强度数据中的应用133
    第5章 基于自助法填补的模型变量选择及其应用137
    5.1相关研究进展137
    5.1.1变量选择研究方面138
    5.1.2基于缺失数据的变量选择研究方面140
    5.2完整数据下的稳定性变量选择方法140
    5.2.1稳定性选择141
    5.2.2BootstrapLasso方法142
    5.2.3数值模拟143
    5.3删失数据下一般线性模型的变量选择150
    5.3.1自助法填补150
    5.3.2自助法填补的稳定性变量选择151
    5.3.3基于自助法填补的BootstrapLasso变量选择152
    5.3.4数值模拟152
    5.3.5在CGH数据序列变点检测中的应用156
    第6章 删失分位数自回归模型的填补技术及应用159
    6.1研究意义及现状分析159
    6.1.1研究的意义159
    6.1.2研究现状分析160
    6.2带删失的QAR模型的填补及其估计162
    6.2.1QAR(p)模型及相关理论简介162
    6.2.2带删失的QAR模型的填补方案及其估计165
    6.3数值模拟167
    6.4在大气时间序列数据中的应用171
    6.5在经济时间序列数据中的应用173
    参考文献176
    索引200
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