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若干复杂数据模型的经验似然和复合推断方法

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若干复杂数据模型的经验似然和复合推断方法
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-15页
第一章 绪论第15-31页
  §1.1 模型介绍第15-18页
    §1.1.1 非参数回归模型第15-16页
    §1.1.2 半参数回归模型第16-18页
  §1.2 几类数据集第18-21页
    §1.2.1 测量误差数据第18-20页
    §1.2.2 纵向数据第20-21页
  §1.3 经验似然第21-25页
    §1.3.1 经验似然的定义及均值的经验似然第21-23页
    §1.3.2 经验似然的应用第23-25页
  §1.4 分位数回归和复合分位数回归第25-31页
    §1.4.1 分位数回归第25-26页
    §1.4.2 复合分位数回归第26页
    §1.4.3 局部复合分位数回归第26-31页
第二章 纵向数据下可加部分线性EV模型的经验似然推断第31-53页
  §2.1 引言第31-33页
  §2.2 参数部分的经验似然第33-37页
    §2.2.1 ∑_(uu)已知的情形第34-36页
    §2.2.2 估计的测量误差协方差矩阵第36-37页
  §2.3 非参部分的经验似然第37-38页
  §2.4 模拟研究第38-40页
  §2.5 实例分析第40-44页
  §2.6 结论证明第44-51页
  §2.7 小结第51-53页
第三章 响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性EV模型的经验似然推断第53-67页
  §3.1 引言第53-54页
  §3.2 参数部分的经验似然第54-58页
    §3.2.1 ∑_(uu)已知的情形第56-57页
    §3.2.2 估计的测量误差协方差矩阵第57-58页
  §3.3 渐近结果第58-59页
  §3.4 模拟研究第59-61页
  §3.5 结论证明第61-65页
  §3.6 小结第65-67页
第四章 基于复合分位数回归的回归模型的经验似然推断第67-83页
  §4.1 引言第67-68页
  §4.2 经验似然方法第68-70页
  §4.3 光滑的经验似然方法第70-71页
  §4.4 主要结果第71-74页
    §4.4.1 参数估计与置信区域第71-73页
    §4.4.2 光滑经验似然的Bartlett纠偏第73-74页
  §4.5 结论证明第74-83页
第五章 基于复合方法的非参数函数导数的有效推断第83-101页
  §5.1 引言第83-84页
  §5.2 方法第84-88页
    §5.2.1 加权复合分位数回归估计第84-86页
    §5.2.2 加权的分位数平均估计第86-88页
  §5.3 渐近效率比较第88-89页
  §5.4 模拟研究第89-93页
    §5.4.1 同方差模型第90-91页
    §5.4.2 异方差模型第91-93页
  §5.5 结论证明第93-101页
参考文献第101-111页
致谢第111-112页
攻读博士学位期间完成论文情况第112-113页
附件第113页

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