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目次
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本書在縱向數據下研究了兩類半參數回歸模型：縱向數據部分線性回歸模型和縱向數據部分線性單指標回歸模型中參數分量和非參數分量的估計問題。縱向數據半參數回歸模型在計量經濟學、生物醫學和統計學等領域有著廣泛的應用。
目次
第1章 緒論
1.1 參數回歸模型
1.2 非參數回歸模型
1.3 維數災禍
1.4 降維模型
1.5 縱向數據
1.6 本書的研究內容、結構和特點
第2章 縱向數據部分線性模型的半參數最小二乘估計
2.1 模型及估計方法
2.2 估計量的強相合性
2.3 估計量的r階平均相合性
2.4 估計量的漸近正態性和弱收斂速度
2.5 估計量的強收斂速度
2.6 模擬研究
第3章 縱向數據部分線性模型的廣義半參數最小二乘估計
3.1 參數回歸模型的GEE方法
3.2 廣義半參數最小二乘估計方法
3.3 結論
3.4 定理的證明
3.5 模擬研究
第4章 縱向數據部分線性模型的廣義經驗似然推斷
4.1 經驗似然
4.2 廣義經驗似然方法
4.3 結論
4.4 定理的證明
4.5 模擬研究和實例分析
第5章 縱向數據部分線性單指標模型的廣義懲罰樣條最小二乘估計
5.1 模型介紹
5.2 廣義懲罰樣條最小二乘估計方法
5.3 結論
5.4 定理的證明
5.5 模擬研究
第6章 縱向數據部分線性單指標模型的廣義經驗似然推斷
6.1 經驗似然在截面數據情形下部分線性單指標模型中的應用
6.2 廣義經驗似然方法
6.3 結論
6.4 兩種特殊情況：單指標模型和部分線性模型
6.5 定理的證明
6.6 模擬研究
6.7 討論
參考文獻
1.1 參數回歸模型
1.2 非參數回歸模型
1.3 維數災禍
1.4 降維模型
1.5 縱向數據
1.6 本書的研究內容、結構和特點
第2章 縱向數據部分線性模型的半參數最小二乘估計
2.1 模型及估計方法
2.2 估計量的強相合性
2.3 估計量的r階平均相合性
2.4 估計量的漸近正態性和弱收斂速度
2.5 估計量的強收斂速度
2.6 模擬研究
第3章 縱向數據部分線性模型的廣義半參數最小二乘估計
3.1 參數回歸模型的GEE方法
3.2 廣義半參數最小二乘估計方法
3.3 結論
3.4 定理的證明
3.5 模擬研究
第4章 縱向數據部分線性模型的廣義經驗似然推斷
4.1 經驗似然
4.2 廣義經驗似然方法
4.3 結論
4.4 定理的證明
4.5 模擬研究和實例分析
第5章 縱向數據部分線性單指標模型的廣義懲罰樣條最小二乘估計
5.1 模型介紹
5.2 廣義懲罰樣條最小二乘估計方法
5.3 結論
5.4 定理的證明
5.5 模擬研究
第6章 縱向數據部分線性單指標模型的廣義經驗似然推斷
6.1 經驗似然在截面數據情形下部分線性單指標模型中的應用
6.2 廣義經驗似然方法
6.3 結論
6.4 兩種特殊情況：單指標模型和部分線性模型
6.5 定理的證明
6.6 模擬研究
6.7 討論
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