統(tǒng)計(jì)回歸分析

內(nèi)容概要

統(tǒng)計(jì)回歸分析的本體是回歸方程理論，前者乃后者在統(tǒng)計(jì)層面上的推繹．回歸方程是對(duì)一個(gè)變量于一組變量某類函數(shù)集合中的最佳逼近元的刻畫與規(guī)定．
本書內(nèi)容分兩大部分．一部分是1-4章及附錄A-C，另一部分是5-12章．其中，5—12章是主體，研討了八大類回歸方程，從統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)而言，即八大類統(tǒng)計(jì)回歸模型，分別為線性回歸方程、Gauss—Markov線性回歸方程、非參數(shù)回歸方程與半?yún)?shù)回歸方程、隨機(jī)向量密度函數(shù)、函數(shù)系數(shù)回歸方程、隨機(jī)過程回歸方程、微分回歸方程、逆回歸方程．前4章及3個(gè)附錄是對(duì)主體部分的理論支撐與輔助，內(nèi)容包括：概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、泛函分析、Fourier分析、矩陣代數(shù)、測(cè)度論及模擬實(shí)驗(yàn)SAS軟件程序編制等．
本書可作為學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)回歸分析及相關(guān)學(xué)科(如物理、生物、經(jīng)濟(jì)、金融與管理等)的高年級(jí)本科生和研究生教材，也可供教師及科研人員參考．

書籍目錄

前言
符號(hào)表
第1章 概率論
　1.1 隨機(jī)向量
 1.1.1 測(cè)度空間
 1.1.2概率分布
 1.1.3 條件分布
 1.1.4獨(dú)立性
　1.2 數(shù)字特征
 1.2.1矩
 1.2.2熵
 1.2.3 隨機(jī)變量組的離散度
　1.3 特征函數(shù)
 1.3.1 定義
 1.3.2 性質(zhì)
 1.3.3 逆變換公式與唯一性定理
 1.3.4 隨機(jī)向量的特征函數(shù)
 1.4條件數(shù)學(xué)期
 1.4.1 定義
 1.4.2 性質(zhì)
　1.5 隨機(jī)過程
 1.5.1 概念
 1.5.2 常見隨機(jī)過程
 1.6 隨機(jī)序列的極限
 1.6.1 收斂方式
 1.6.2 極限定理
 1.6.3 函數(shù)對(duì)收斂的傳遞性
第2章　統(tǒng)計(jì)推斷
第3章　Hilbert空間
第4章　Hilbert空間中的Fourier分析
第5章　線性回歸方程
第6章　Gauss-Markov線性回歸方程
第7章　非參數(shù)回歸方程與半?yún)?shù)回歸方程
第8章　隨機(jī)向量密度函數(shù)
第9章　函數(shù)系數(shù)回歸方程
第10章　隨機(jī)過程回歸方程
第11章　微分回歸方程
第12章　逆回歸方程
參考文獻(xiàn)
附錄A　矩陣代數(shù)
附錄B　測(cè)試論
附錄C　模擬實(shí)驗(yàn)SAS軟件編制程序
索引

圖書封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

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