目錄　
第1章　預備知識　1　
1.1　隨機變量收斂性　1　
1.2　基本判別準則　2　
1.3　定理和不等式　3　
第2章　非參數(shù)密度估計　6　
2.1　簡單的一元密度估計　6　
2.1.1　直方圖估計　7　
2.1.2　選擇帶寬　10　
2.1.3　交叉驗證　11　
2.2　更光滑的一元密度估計　12　
2.2.1　核密度估計　12　
2.2.2　選擇帶寬　17　
2.2.3　選擇核函數(shù)　18　
2.2.4　兩種帶寬選擇方法　20　
2.2.5　邊界偏差　21　
2.3　多元密度估計　24　
2.3.1　多元直方圖估計　24　
2.3.2　多元核密度估計　25　
第3章　核回歸、局部多項式回歸　27　
3.1　參數(shù)回歸回顧.27　
3.1.1　線性回歸　27　
3.1.2　邏輯斯諦回歸　28　
3.2　線性光滑　29　
3.3　核回歸方法　30　
3.4　局部多項式回歸　34　
3.4.1　局部多項式回歸估計　34　
3.4.2　偏差和方差　36　
3.4.3　等價核和漸近正態(tài)性　37　
3.4.4　自動邊界校正　39
3.4.5　帶寬選擇　40　
3.4.6　多項式階數(shù)選擇　41　
3.4.7　最小最大有效性　42　
第4章　局部多項式估計的其他方面　44　
4.1　多元回歸　44　
4.1.1　可加模型　45　
4.1.2　變系數(shù)模型　46　
4.1.3　部分線性模型　48　
4.1.4　單指標模型　49　
4.1.5　交互　50　
4.2　穩(wěn)健回歸　52　
4.2.1　局部加權(quán)回歸散點平滑法　52　
4.2.2　穩(wěn)健損失　54　
第5章　B-樣條回歸　57　
5.1　B-樣條基函數(shù)簡介　57　
5.2　單變量非參數(shù)回歸的B-樣條估計　61　
5.3　非參數(shù)、半?yún)��?shù)回歸模型的B-樣條回歸　64　
5.3.1　可加模型　64　
5.3.2　變系數(shù)模型　66　
5.3.3　部分線性模型　68　
5.3.4　單指標模型　69　
第6章　分位數(shù)回歸　72　
6.1　分位數(shù)回歸簡介　72　
6.2　分位數(shù)回歸的計算　75　
6.3　分位數(shù)回歸的基本理論　79　
6.4　分位數(shù)回歸模型中的推斷　81　
6.4.1　Wald型檢驗　81　
6.4.2　秩得分檢驗　83　
6.4.3　基于bootstrap方法的檢驗　84　
6.5　非參數(shù)分位數(shù)回歸　86　
第7章　經(jīng)驗似然初步　89　
7.1　參數(shù)似然　89　
7.2　總體均值參數(shù)的經(jīng)驗似然　91　
7.2.1　定義　91　
7.2.2　截面似然（μ）的另一個表達式　92
7.2.3　點估計　93　
7.2.4　區(qū)間估計和假設(shè)檢驗　93　
7.3　經(jīng)驗似然的計算　94　
7.3.1　牛頓法　95　
7.3.2　一維情形　95　
7.3.3　近似法　96　
7.4　幾點注釋　96　
第8章　經(jīng)驗似然的漸近理論與一般估計方程　100　
8.1　總體均值經(jīng)驗似然比的漸近性質(zhì)　100　
8.2　經(jīng)驗似然比在有定義時的極限分布　102　
8.3　一般估計方程（GEE）參數(shù)的經(jīng)驗似然　106　
8.4　GEE模型參數(shù)的最大經(jīng)驗似然估計　108　
8.5　GEE模型下的經(jīng)驗似然比檢驗　114　
8.6　利用輔助信息　115　
第9章　經(jīng)驗似然的其他方面　116　
9.1　密度比模型下的經(jīng)驗似然　116　
9.2　密度比模型下的最大經(jīng)驗似然估計　118　
9.3　DRM-EL估計量的漸近分布和效率分析　119　
9.4　一般的非參數(shù)似然　121　
9.5　經(jīng)驗似然的Bartlett修正　122　
9.6　兩個定理的證明　124　
9.6.1　定理9.1的證明　124　
9.6.2　定理9.2的證明　127　
參考文獻　128