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48千字 字数
2018-08-01 发行日期
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主编推荐语

本书内容理论与实践相结合，各章均有实例或计算机模拟研究。

内容简介

针对有随机效应的多重二元响应模型，研究了给定响应变量时模型的逆回归性质，基于该理论给出了模型的逆回归估计，所得到的回归系数向量的估计只相差一个正的常数乘积。进一步给出了模型的假设检验法。对于随机效应的多元秩序模型，也得到了回归系数的逆回归估计。

对于多重二元响应Probit模型，给出了参数的渐近有效估计，只需一步（获少数几步）迭代可以得到参数的渐近有效估计对固定效应的LDV模型，假定扰动项分布为I型极值分布，应用极大似然方法估计参数，并将方法应用于多项选择模型，给出了应用实例。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 LDV模型的定义
  • 1.1.1 模型的定义
  • 1.1.2 模型的统计推断问题
  • 1.2 LDV 模型中参数估计问题的研究现状
  • 1.3 逆回归方法
  • 1.3.1 逆回归的总体性质
  • 1.3.2 分片逆回归估计（SIR）
  • 1.3.3 SIR的大样本性质
  • 1.4 准备知识：δ-方法
  • 1.4.1 多元δ-方法
  • 1.4.2 向量估计函数的δ-方法
  • 1.5 本书提要
  • 第2章 多重二元响应模型回归系数的估计
  • 2.1 多重二元响应模型的逆回归性质
  • 2.2 多重二元响应模型回归系数的逆回归估计
  • 2.3 估计的渐近正态性
  • 2.4 假设检验
  • 2.5 模拟研究
  • 2.5.1 点估计的模拟研究
  • 2.5.2 线性假设的检验
  • 2.5.3 回归变量的选择
  • 第3章 多元秩-序模型回归系数的估计
  • 3.1 多元秩-序模型的逆回归性质
  • 3.2 回归系数的估计
  • 3.3 相合性
  • 3.4 模拟研究
  • 3.4.1 模拟研究一
  • 3.4.2 模拟研究二
  • 3.5 回归系数的Bootstrap检验
  • 3.5.1 回归系数的线性假设检验
  • 3.5.2 假设检验的模拟实验
  • 第4章 广义多项选择模型回归系数的估计
  • 4.1 广义多项选择模型
  • 4.2 广义多项选择模型中回归系数的估计
  • 4.3 渐近正态性
  • 4.4 模拟研究
  • 4.4.1 点估计
  • 4.4.2 假设检验
  • 第5章 多重二元响应Probit模型的渐近有效估计
  • 5.1 多重二元响应Probit模型
  • 5.2 边际似然估计
  • 5.3 Fisher信息阵
  • 5.4 渐近有效估计
  • 5.5 模拟结果
  • 第6章 多元秩-序Logit模型回归系数的极大似然估计
  • 6.1 固定影响属性的多元秩-序模型
  • 6.2 多元秩-序Logit模型的极大似然估计
  • 6.2.1 多元秩-序Logit模型
  • 6.2.2 回归系数的极大似然估计
  • 6.2.3 模拟研究
  • 6.3 多元秩-序Logit模型的假设检验
  • 6.3.1 部分极大似然估计
  • 6.3.2 极大似然估计的渐近正态性及相关结论
  • 6.3.3 检验统计量
  • 6.3.4 假设检验的模拟研究
  • 6.4 实例分析
  • 参考文献
  • 反侵权盗版声明
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。