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第1章 绪论1

1.1模型1

1.1.1线性回归模型1

1.1.2联合均值与方差模型2

1.1.3双重广义线性模型6

1.1.4联合位置、尺度与偏度模型8

1.2变量选择方法10

1.2.1子集选择法10

1.2.2系数压缩法12

1.3经验似然推断方法15

1.4统计诊断方法15

1.5缺失数据分析16

1.5.1缺失数据机制16

1.5.2缺失数据处理策略16

第2章 正态数据下联合均值与方差模型18

2.1变量选择18

2.1.1引言18

2.1.2变量选择过程19

2.1.3迭代计算22

2.1.4模拟研究23

2.1.5实例分析24

2.1.6小结25

2.2经验似然推断26

2.2.1一般联合均值与方差模型26

2.2.2经验似然推断过程27

2.2.3模拟研究30

2.2.4实例分析31

2.2.5小结33

2.3缺失数据分析33

2.3.1引言33

2.3.2缺失数据的插补方法和参数估计34

2.3.3模拟研究36

2.3.4实例分析38

2.3.5小结39

2.4基于频率下的统计诊断39

2.4.1引言39

2.4.2基于数据删除模型的统计诊断39

2.4.3局部影响分析41

2.4.4模拟研究42

2.4.5实例分析43

2.4.6小结47

2.5基于Bayes下的统计诊断47

2.5.1引言47

2.5.2 Bayes联合模型49

2.5.3诊断统计量51

2.5.4模拟研究53

2.5.5实例分析55

2.5.6小结58

第3章 偏态数据下联合位置与尺度模型59

3.1偏正态数据下的变量选择59

3.1.1引言59

3.1.2变量选择过程61

3.1.3模拟研究65

3.1.4实例分析68

3.1.5定理的证明69

3.1.6小结73

3.2缺失数据分析73

3.2.1引言73

3.2.2缺失数据的插补方法和参数估计73

3.2.3模拟研究76

3.2.4实例分析79

3.2.5小结81

3.3统计诊断81

3.3.1引言81

3.3.2极大似然估计82

3.3.3基于数据删除模型的统计诊断84

3.3.4局部影响分析86

3.3.5模拟研究89

3.3.6实例分析90

3.3.7小结93

3.4偏t正态数据下的变量选择94

3.4.1引言94

3.4.2变量选择过程94

3.4.3模拟研究100

3.4.4 小结102

第4章 Box-Cox变换下联合均值与方差模型103

4.1引言103

4.2变量选择过程105

4.2.1变换参数的极大似然估计105

4.2.2惩罚极大似然估计106

4.2.3渐近性质106

4.2.4迭代计算108

4.3模拟研究110

4.3.1变换参数的极大似然估计模拟结果111

4.3.2基于不同惩罚函数和不同样本量的模拟比较112

4.3.3基于不同惩罚函数和不同变换参数的模拟比较113

4.3.4基于不同样本量和不同变换参数的模拟比较114

4.4实例分析114

4.5小结115

第5章 双重广义线性模型116

5.1双重广义线性模型的经验似然推断116

5.1.1引言116

5.1.2完全数据下的经验似然推断117

5.1.3缺失数据下的经验似然推断120

5.1.4模拟研究121

5.1.5实例分析123

5.1.6小结124

5.2缺失数据下双重广义线性模型的参数估计125

5.2.1引言125

5.2.2最大扩展拟似然估计与最大伪似然估计125

5.2.3缺失数据的最近距离插补和反距离加权插补127

5.2.4模拟研究129

5.2.5实例分析136

5.2.6小结136

5.3 t型双重广义线性模型的变量选择138

5.3.1引言138

5.3.2变量选择过程140

5.3.3模拟研究145

5.3.4定理的证明149

5.3.5小结152

第6章 偏态数据下联合位置、尺度与偏度模型153

6.1偏正态数据下的变量选择153

6.1.1引言153

6.1.2变量选择过程154

6.1.3模拟研究160

6.1.4实例分析161

6.1.5小结163

6.2偏t正态数据下的变量选择163

6.2.1引言163

6.2.2变量选择过程164

6.2.3模拟研究170

6.2.4实例分析171

6.2.5 小结173

参考文献174

索引185