现代分层分位回归:理论.方法与应用 本书特色

数据存在于特定的时间和空间中，其复杂的分层结构是一种普遍现象. 充分借助于数据的这一特点，可以大大提高统计分析的有效性. 本书致力于介绍复杂分层数据分析前沿知识，侧重于算法、仿真与实证研究. 内容主要包括：分层线性模型、分层广义线性模型、分层非线性模型、分层半参数模型和分层分位回归模拟等. 本书可作为统计学及其相关领域的本科生、研究生的教材，亦可供教师和科技人员参考。

现代分层分位回归:理论.方法与应用 内容简介

本书主要介绍“分层复合分位回归模型”，而“分层复合分位回归模型”是大数据中的热点问题，当前大数据空前火热，而目前国内“分层复合分位回归模型”领域的研究成果寥寥无几，本书则囊括了“分层复合分位回归模型”近年来的*新科研成果和应用，是“十二五”国家重点图书出版规划项目，含金量十足。

现代分层分位回归:理论.方法与应用 目录

**篇　分层模拟
　第1章　分层线性模型
　　1.1　概述
　　　1.1.1　背景介绍
　　　1.1.2　复杂数据界定
　　　1.1.3　经典模型
　　　1.1.4　主要参考文献
　　1.2　贝叶斯估计法
　　　1.2.1　引言
　　　1.2.2　例子
　　　1.2.3　协方差结构未知时的估计
　　　1.2.4　协方差结构未知的例子
　　　1.2.5　多元回归方程间的可交换性
　　　1.2.6　多元回归方程中的可交换性
　　　1.2.7　主要参考文献
　　1.3　不完整数据的极大似然法
　　　1.3.1　引言
　　　1.3.2　em算法的定义
　　　1.3.3　一般性质
　　　1.3.4　例子
　　　1.3.5　主要参考文献
　　1.4　em算法
　　　1.4.1　介绍
　　　1.4.2　协方差成分模型：已知协方差情况下的理论
　　　1.4.3　方差和协方差估计
　　　1.4.4　例子
　　　1.4.5　主要参考文献
　　1.5　迭代广义*小二乘法
　　　1.5.1　引言
　　　1.5.2　基本模型与符号
　　　1.5.3　估计
　　　1.5.4　随机系统
　　　1.5.5　参数间的限制
　　　1.5.6　未来的应用
　　　1.5.7　纵向数据
　　　1.5.8　测量误差
　　　1.5.9　实例分析
　　　1.5.10　主要参考文献
　　1.6　得分算法
　　　1.6.1　引言
　　　1.6.2　模型
　　　1.6.3　对数似然函数
　　　1.6.4　二水平嵌套
　　　1.6.5　em算法
　　　1.6.6　多于两水平嵌套
　　　1.6.7　主要参考文献
　　1.7　newton-raphson算法
　　　1.7.1　引言
　　　1.7.2　计算方法
　　　1.7.3　newton-raphson算法中对数似然的导数
　　　1.7.4　用于newton-raphson算法的矩阵分解
　　　1.7.5　通过em算法估计σ与d
　　　1.7.6　例子
　　　1.7.7　主要参考文献
　第2章　分层广义线性模型
　　2.1　模型
　　　2.1.1　介绍
　　　2.1.2　分层广义线性模型
　　　2.1.3　极大h似然估计的性质
　　　2.1.4　估计过程
　　　2.1.5　推广
　　　2.1.6　分层广义线性模型分析举例
　　　2.1.7　讨论
　　　2.1.8　软件
　　　2.1.9　主要参考文献
　　2.2　gibbs抽样方法
　　　2.2.1　引言
　　　2.2.2　随机效应广义线性模型
　　　2.2.3　贝叶斯公式
　　　2.2.4　gibbs抽样
　　　2.2.5　条件分布
　　　2.2.6　模拟与实例
　　　2.2.7　主要参考文献
　第3章　分层非线性模型
　　3.1　条件二阶广义估计方程
　　　3.1.1　引言
　　　3.1.2　模型
　　　3.1.3　估计
　　　3.1.4　条件方差-协方差的结构
　　　3.1.5　惩罚尾似然和惩罚扩展*小二乘的关系
　　　3.1.6　模拟
　　　3.1.7　例子
　　　3.1.8　主要参考文献
　　3.2　混合估计
　　　3.2.1　引言
　　　3.2.2　lindstrom-bates，breslow-clayton和lee-nelder估计量
　　　3.2.3　混合估计
　　　3.2.4　推广到分层广义线性模型
　　　3.2.5　主要参考文献
　第4章　分层半参数模型
　　4.1　分层半参数非线性模型
　　　4.1.1　引言
　　　4.1.2　半参数非线性混合效应模型
　　　4.1.3　估计
　　　4.1.4　计算
　　　4.1.5　加拿大温度数据
　　　4.1.6　模拟
　　　4.1.7　主要参考文献
　　4.2　均值-协方差同时建模
　　　4.2.1　背景
　　　4.2.2　模型与估计方法
　　　4.2.3　数值研究
　　　4.2.4　主要参考文献
第二篇　分层分位回归模拟
　第5章　分位回归引论
　　5.1　引言
　　　5.1.1　分位数
　　　5.1.2　分位回归
　　　5.1.3　分位回归方法的演变

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