《缺失數(shù)據(jù)下的廣義線性模型(現(xiàn)代數(shù)學(xué)專著版)》編著者肖枝洪、程新躍。
《缺失數(shù)據(jù)下的廣義線性模型(現(xiàn)代數(shù)學(xué)專著版)》的內(nèi)容除第1章為準(zhǔn)備知識的介紹外，主要由三部分組成：第一部分包括第2章、第3章、第4章和第5章，主要討論缺失數(shù)據(jù)下廣義線性模型的極大似然估計(jì)的存在性、漸近正態(tài)性、相合性及重對數(shù)律；第二部分為第6章，主要討論一般隋形下廣義線性模型的擬極大似然估計(jì)的相合性、漸近正態(tài)性、自適應(yīng)性和重對數(shù)律；第三部分為第7章，討論獨(dú)立不同分布樣本下的極大似然估計(jì)的中偏差。
本著作的內(nèi)容是統(tǒng)計(jì)學(xué)中比較深刻的結(jié)果，也是統(tǒng)計(jì)學(xué)中比較新的結(jié)果，將會(huì)對對此方面感興趣的讀者有一定幫助。
《缺失數(shù)據(jù)下的廣義線性模型(現(xiàn)代數(shù)學(xué)專著版)》編著者肖枝洪、程新躍�！ ”緯饕懻摬煌耆畔㈦S機(jī)截尾的廣義線性模型的極大似然估計(jì)的存在性、漸近正態(tài)性和相合性；同時(shí)討論一般情形下的廣義線性模型的擬極大似然估計(jì)的重對數(shù)律以及獨(dú)立不同分布樣本下的極大似然估計(jì)的中偏差，并將這個(gè)結(jié)果應(yīng)用于不完全信息隨機(jī)截尾的模型中。
前言
第1章 準(zhǔn)備工作
1.1 大數(shù)定律和中心極限定理
1.2 重對數(shù)律與中偏差
1.3 基本工具
1.4 截?cái)鄶?shù)據(jù)類型
第2章 不完全信息和隨機(jī)截尾的廣義線性模型
2.1 廣義線性模型介紹
2.2 不完全信息和隨機(jī)截尾的廣義線性模型
第3章 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性
3.1 記號與引理
3.2 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性
第4章 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的重對數(shù)律
4.1 若干條件與記號
4.2 不完全信息隨機(jī)截尾的廣義線性模型的重對數(shù)律與Chung型重對數(shù)律 前言
第1章 準(zhǔn)備工作
1.1 大數(shù)定律和中心極限定理
1.2 重對數(shù)律與中偏差
1.3 基本工具
1.4 截?cái)鄶?shù)據(jù)類型
第2章 不完全信息和隨機(jī)截尾的廣義線性模型
2.1 廣義線性模型介紹
2.2 不完全信息和隨機(jī)截尾的廣義線性模型
第3章 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性
3.1 記號與引理
3.2 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性
第4章 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的重對數(shù)律
4.1 若干條件與記號
4.2 不完全信息隨機(jī)截尾的廣義線性模型的重對數(shù)律與Chung型重對數(shù)律
4.3 若干引理及定理的證明
第5章 隨機(jī)回歸變量情形下不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型
5.1 隨機(jī)回歸子情形下的似然函數(shù)
5.2 若干引理
5.3 若干假設(shè)
5.4 隨機(jī)回歸子情形下隨機(jī)截尾模型的極大似然估計(jì)的漸近性
5.5 具有隨機(jī)回歸子的多維廣義線性模型的漸近性
第6章 非自然聯(lián)系情形下廣義線性模型的擬極大似然估計(jì)
6.1 擬似然函數(shù)
6.2 擬極大似然估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性
6.3 擬極大似然估計(jì)的重對數(shù)律
6.4 自適應(yīng)擬似然估計(jì)
第7章 獨(dú)立不同分布情形的極大似然估計(jì)的中偏差
7.1 記號與準(zhǔn)備
7.2 獨(dú)立不同分布情形下極大似然估計(jì)的中偏差
7.3 極大似然估計(jì)的中偏差
7.4 不完全信息隨機(jī)截尾廣義線性模型的極大似然估計(jì)的中偏差
參考文獻(xiàn)
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