复杂数据下测量误差模型的估计理论与方法 内容简介

　　本书研究的模型主要包括：线性ev模型、非线性ev模型以及半参数ev模型等统计模型。研究的主要目的是：在纵向数据、删失数据、缺失数据等复杂数据下研究几类ev模型中兴趣参数及兴趣函数估计的大样本问题，如估计量的渐近正态性、相合性及其收敛速度等统计性质。本书由刘强著。

复杂数据下测量误差模型的估计理论与方法 目录

1  绪论
  1.1  统计模型
  1.2  复杂数据
  1.3  非参数估计方法
  1.4  降维估计
  1.5  本书的内容及结构
  1.6  参考文献
2  删失数据下线性ev模型的估计
  2.1  方法与主要结果
  2.2  模拟研究
  2.3  实际数据分析
  2.4  定理的证明
  2.5  参考文献
3  缺失数据下ev模型的估计
  3.1  非线性ev模型响应变量均值的估计

复杂数据下测量误差模型的估计理论与方法 作者简介

     刘强，男，1976年9月生，首都经济贸易大学统计学院副教授，理学博士。2009年入选北京市中青年骨干人才，2011年入选首都经济贸易大学后备学科带头人。主要研究领域，非参数统计、金融数据分析。主要研究成果在《Acta Mathematica Sinica,English Series》《数学学报》《应用数学学报》等核心刊物发表学术论文20余篇。主持在研课题，国家社科基金项目“非参数、半参数计莹经济中的带有测量误差数据的统计推断研究”，北京市教委社科计划项目“复杂经济数据下测量误差模型的估计理论与方法”，北京市市属高等学校人才强教计划资助项目——中青年骨干人才培养计划。

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