圖書信息
出版社: 科學出版社; 第1版 (2007年8月10日)
平裝: 204頁
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 9787030194862, 7030194861
條形碼: 9787030194862
尺寸: 24 x 17 x 0.7 cm
重量: 340 g
內容簡介
《非線性再生散度模型》系統介紹非線性再生散度模型的統計推斷原理、方法和套用。內容包括：非線性再生散度模型參數的極大似然估計、Bayes估計、統計診斷方法、歐氏幾何結構、置信域的曲率表示，非線性再生散度隨機效應模型參數的極大似然和Bayes估計、統計診斷以及置信域的曲率表示，非線性再生散度缺失數據 (Missing Data) 模型的Bayes估計、模型選擇和擬合優度評價以及WinBUGS程式，帶協變數的非線性再生散度結構方程模型及其基於Gibbs抽樣的Bayes估計和WinBUGS程式等。
目錄
前言
第1章 非線性再生散度模型
1.1 非線性再生散度模型的定義
1.1.1 再生散度分布族
1.1.2 非線性再生散度模型
1.2 非線性再生散度模型的極大似然估計
1.3 非線性再生散度模型參數的Bayes估計
第2章 非線性再生散度模型的統計診斷
2.1 基於數據刪除模型的統計診斷
2.1.1 診斷模型分析
2.1.2 診斷統計量
2.1.3 實例分析
2.2 局部影響分析
2.2.1 局部影響的曲率度量
2.2.2 擾動模型分析
2.2.3 實例分析
2.3 散度參數的齊性檢驗
第3章 非線性再生散度模型參數置信域的曲率表示
3.1 非線性再生散度模型的幾何結構
3.2 參數置信域的曲率表示
3.2.1 似然置信域的曲率表示
3.2.2 子集參數的置信域
第4章 非線性再生散度隨機效應模型
4.1 非線性再生散度隨機效應模型的極大似然估計
4.1.1 Laplace近似及極大似然估計的算法
4.1.2 極大似然估計的em算法和MCEM算法
4.1.3 極大似然估計的隨機逼近算法
4.2 非線性再生散度隨機效應模型的Bayes分析
4.2.1 Gibbs抽樣
4.2.2 條件分布
4.2.3 Metropolis-Hastings算法
4.2.4 Bayes推斷
4.2.5 模擬研究
4.2.6 實例分析
4.3 非線性再生散度隨機效應模型的統計診斷
4.3.1 診斷模型分析
4.3.2 診斷統計量
4.3.3 局部影響分析
4.3.4 實例分析
4.4 非線性再生散度隨機效應模型參數置信域的曲率表示
4.4.1 非線性再生散度隨機效應模型的幾何結構
4.4.2 似然置信域的曲率表示
4.4.3 子集參數置信域的曲率表示
第5章 非線性再生散度結構方程模型Bayes分析
5.1 非線性再生散度結構方程模型
5.2 模型的Bayes分析
5.2.1 Gibbs抽樣及後驗分布
5.2.2 Metropolis-Hastings算法
5.2.3 Bayes估計及擬合優度統計量
5.3 基於路徑抽樣的模型選擇
5.4 模擬研究與實例分析
5.4.1 模擬研究
5.4.2 實例分析及winBUGS軟體的套用
5.5 討論
第6章 帶有不可忽略缺失數據的非線性再生散度結構方程模型的Bayes分析
6.1 帶有缺失數據的非線性再生散度結構方程模型
6.2 缺失數據機制模型
6.3 模型的Bayes分析
6.3.1 後驗分布
6.3.2 Metropolis-Hastings算法
6.3.3 Bayes估計及偏後驗預測p值
6.4 Buyes模型比較
6.5 模擬研究與實例分析
6.5.1 模擬研究
6.5.2 實例分析及WinBUGS軟體的套用
6.6 討論
參考文獻
附錄A
附錄B 實例分析的WinBUGS程式
