分位回归与复杂分层结构数据分析

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分位回归与复杂分层结构数据分析

分位回归与复杂分层结构数据分析

作者:田茂再

开 本:16开

书号ISBN:9787513027175

定价:128.0

出版时间:2015-06-01

出版社:知识产权出版社



9.1.6 文献介绍....................................................... 205

9.2 局部复合分位回归................................................... 205

9.2.1 引言............................................................205

9.2.2 回归函数的估计................................................. 206

9.2.3 导数的估计..................................................... 210

9.2.4 数值比较和例子................................................. 214

9.2.5局部p阶多项式复合分位回归光滑和证明.......................... 220

9.2.6 讨论............................................................221

9.2.7 文献介绍....................................................... 222
第10章高维分位回归模拟................................................. 223

10.1 引言................................................................ 223

10.2 非凸惩罚的分位回归................................................224

10.2.1 方法.......................................................... 224

10.2.2 差分凸规划及充分局部*优性条件............................... 226

10.2.3 渐近性质...................................................... 226

10.3 模拟与实际数据例子................................................229

10.3.1 模拟研究...................................................... 230

10.3.2 应用.......................................................... 232

10.4 文献介绍............................................................236
第11章贝叶斯分位回归模拟............................................... 237

11.1 引言................................................................ 237

11.2 非对称拉普拉斯分布................................................238

11.3 贝叶斯分位回归.................................................... 239

11.4 参数的不合适先验.................................................. 240

11.5 应用................................................................ 240

11.5.1 模拟数据...................................................... 240

11.5.2免疫球蛋白igg................................................ 242

11.5.3 烟囱损失...................................................... 242

11.6 文献介绍............................................................244

下篇分层分位回归模拟
第12章分层样条分位回归模拟.............................................247

12.1 引言................................................................ 247

12.2 条件分位函数的非参估计........................................... 248

12.3回归分位数模型的wald检验.......................................250

12.4 条件分位分层模型及其在家庭用电量需求上的应用.................252

12.4.1**阶段:家庭需求周期的时间序列模型..........................252

12.4.2第二阶段:需求周期的横截面模型................................ 253

12.4.3 条件分位数分层模型............................................ 254

12.5 数据的描述......................................................... 255

12.5.1 **阶段结果.................................................. 256

12.5.2 第二阶段结果.................................................. 257

12.6 文献介绍............................................................262
第13章分层线性分位回归模拟.............................................264

13.1 引言................................................................ 264

13.2 分层分位回归模型.................................................. 264

13.3 eq 算法............................................................ 265

13.3.1 q 步.......................................................... 265

13.3.2 e 步.......................................................... 266

13.3.3 迭代.......................................................... 267

13.3.4 初始值选取的基本方法.......................................... 267

13.4 渐近性质............................................................267

13.5 真实数据分析举例.................................................. 269

13.5.1 数据描述...................................................... 269

13.5.2 分位回归...................................................... 269

13.5.3 两水平分层分位回归模型........................................270

13.5.4 部分结果...................................................... 272

13.6 文献介绍............................................................274
第14章分层半参数分位回归模拟.......................................... 275

14.1 介绍................................................................ 275

14.2 模型和估计......................................................... 276

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