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异方差模型的统计推断

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异方差模型的统计推断
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
符号表第11-15页
第1章 绪论第15-37页
  · 研究的问题第15-16页
  · 模型第16-28页
    · 线性回归模型第16-18页
    · 双重广义线性回归模型第18-21页
    · 纵向数据下联合均值协方差模型第21-24页
    · 半参数回归模型第24-26页
    · 半参数联合均值方差模型第26-28页
  · 变量选择方法第28-34页
    · 子集选择法第28-30页
    · 系数压缩法第30-34页
  · 本文内容及结构第34-37页
第2章 高维数据下双重广义线性模型的变量选择第37-57页
  · 引言第37-40页
  · 基于惩罚伪似然的变量选择第40-41页
  · 渐近性质第41-42页
  · 迭代计算第42-45页
    · 算法研究第42-44页
    · 调整参数的选择第44-45页
  · 模拟研究第45-50页
  · 定理的证明第50-56页
    · 定理·的证明第51-52页
    · 定理·的证明第52-56页
  · 本章小结第56-57页
第3章 纵向数据下均值协方差模型的变量选择第57-75页
  · 引言第57-58页
  · 均值协方差模型的变量选择第58-60页
    · 协方差矩阵的改进的Cholesky分解第58-60页
    · JMVGLRM的惩罚极大似然估计第60页
  · 渐近性质第60-62页
  · 迭代计算第62-64页
    · 算法研究第62-64页
    · 调整参数的选择第64页
  · 模拟研究第64-69页
  · 定理的证明第69-72页
  · 本章小结第72-75页
第4章 半参数异方差模型的变量选择第75-97页
  · 引言第75-76页
  · 半参数异方差模型的变量选择第76-79页
    · 半参数异方差模型第76-77页
    · 正则 REML 估计第77-79页
  · 渐近性质第79-80页
  · 迭代计算第80-82页
    · 算法研究第80-82页
    · 调整参数的选择第82页
  · 模拟研究第82-86页
  · 实际数据分析第86-89页
  · 定理的证明第89-95页
  · 本章小结第95-97页
第5章 妊娠期高血压疾病危险因素的统计分析第97-109页
  · 引言第97-98页
  · 模型及变量选择方法第98-101页
    · 双重logistic回归模型第98-100页
    · 算法第100-101页
  · 数据分析第101-106页
  · 本章小结第106-109页
第6章 偏正态半参数变系数模型的异方差检验第109-131页
  · 引言第109-110页
  · 模型和估计第110-114页
    · 模型第110-111页
    · 基于B样条的极大似然估计第111-113页
    · 主要结论第113-114页
  · 方差齐性的score检验第114-117页
  · 模拟研究第117-125页
  · 定理的证明第125-129页
  · 本章小结第129-131页
第7章 半参数均值方差模型的贝叶斯估计第131-143页
  · 引言第131-133页
  · 半参数均值方差模型的贝叶斯分析第133-136页
    · 非参数函数的B样条逼近第133页
    · 参数的先验分布第133-134页
    · Gibbs抽样和条件分布第134-135页
    · 贝叶斯推断第135-136页
  · 模拟研究第136-140页
  · 实际数据分析第140-142页
  · 本章小结第142-143页
结论第143-147页
参考文献第147-165页
攻读博士学位期间的研究成果第165-167页
致谢第167-168 页

本篇论文共168页,点击这进入下载页面
 
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