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現代統計研究基礎(簡體書)
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商品簡介
目次

商品簡介

本書主要介紹隨機矩陣譜理論及大維數據分析、大規模數據分析及降維技術、變系數模型、縱向數據模型的穩健推斷、測量誤差模型及其統計分析方法、缺失數據回歸分析、復雜疾病的基因關聯分析、因果推斷與圖模型、復雜疾病的基因關聯分析、生物醫學等價性評價問題的統計推斷、約束下的統計推斷方法、現代試驗設計與抽樣調查等研究領域,不僅介紹進入這些前沿研究領域所必備的基礎知識,而且介紹這些前沿研究領域的最新發展狀況及有關重要成果,探索有關領域的科學研究發展規律與發展方向。
本書適合高等院校數學與統計專業的高年級大學生、研究生、教師及相關科研工作者閱讀參考。

目次

《現代數學基礎叢書》序
前言
第1章 隨機矩陣譜理論及大維數據分析
1.1 緒論
1.2 隨機矩陣的譜分析
1.2.1 Wigner矩陣
1.2.2 樣本協方差陣
1.2.3 矩陣乘積
1.2.4 非對稱矩陣
1.3 大維數據分析
1.3.1 基本概念
1.3.2 關於均值的統計分析
1.3.3 LRT,修正的LRT以及非精確檢驗的模擬比較
1.3.4 關於變異的統計分析
1.3.5 大維數據變異量分析三種檢驗的模擬比較
1.3.6 大維判別分析
1.4 公開問題
1.4.1 關於樣本協方差陣的:Haar猜想
1.4.2 關於Tracy-Widom律的歸一性
1.4.3 關於特徵根間距的極限性質的歸一性
參考文獻
第2章 大規模數據分析及降維技術
2.1 引言
2.2 “充分”降維方法
2.2.1 戶心降維子空間
2.2.2 戶心均值子空間
2.2.3 戶心方差子空間
2.2.4 充分降維方法的降維步驟
2.3 “識別”中心降維子空間
2.3.1 切片逆回歸
2.3.2 切片平均方差估計
2.3.3 平均部分均值估計
2.4 “估計”中心降維子空間的基方向
2.4.1 “切片”估計
2.4.2 其他非參數估計
2.4.3 DEE方法
2.5 “估計”中心降維子空間的結構維數
2.5.1 序貫檢驗
2.5.2 Bavcs型信息準則
2.6 結束語
參考文獻
第3章 變系數模型
3.1 模型及估計方法
3.1.1 模型
3.1.2 局部線性估計
3.1.3 光滑樣條估計
3.1.4 多項式樣條估計
3.2 縱向數據分析
3.2.1 模型
3.2.2 局部核估計
3.2.3 局部多項式估計
3.2.4 光滑樣條估計
3.2.5 最小二乘基估計
3.2.6 經驗似然
3.3 變系數部分線性模型
3.3.1 模型
3.3.2 局部線性估計
3.3.3 一般序列估計
3.4 自適應變系數線性模型
3.4.1 模型
3.4.2 估計方法
3.5 結束語
參考文獻
第4章 縱向數據模型的穩健推斷
第5章 測量誤差模型及其統計推斷方法
第6章 缺失數據回歸分析
第7章 復發時間數據的統計分析
第8章 因果推斷與圖模型
第9章 復雜疾病基因的統計關聯分析
第10章 生物醫學等價性評價問題的統計推斷
第11章 約束下的統計推斷方法
第12章 抽樣調查:研究基本與未來發展
第13章 試驗設計和建模——計算機試驗及模型未知的試驗
索引
《現代數學基礎叢書》已出版書目

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