简介
本书第四章-第九章是本书的主体，讲述各种类型的回归方程，包括线性回归方程、拟线性回归方程、约束线性回归方程、非参数回归方程、半参数回归方程、函数系数回归方程（参数变量函数系数线性回归方程，参数变量函数系数半参数回归方程，回归变量函数系数线性回归方程，回归变量函数系数半参数回归方程）、随机过程回归方程（随机过程线性回归方程，Gauss--Markov线性回归方程，随机过程非参数回归方程）、逆回归方程（线性逆回归方程，线性逆回归方程组）以及随机向量密度函数（有文献已经指出，此问题可以化为回归方程的模式来解决）,其中有不少为首倡第一章概率理论及附录B测度论，为统计回归分析理论的概率统计基础；第二章Hilbert空间、第三章泛函逼近论，是统计回归分析理论的泛函分析基础，其中相当部分的内容是专为统计回归分析理论而发展、补充的，包括推广Luzin定理；附录A矩阵代数，乃统计回归分析理论的不可或缺之工具；本书对大部分回归方程的求解结论，皆已作出模拟实验以资佐证，所用软件为SAS，附录C列出其中若干自编程序。书中有相当部分简单的或易于模仿的定理证明，着意留给读者完成之，以此权作习题。
目录
前言
符号表
第1章 概率论
1.1 随机向量
1.1.1 测度空间
1.1.2概率分布
1.1.3 条件分布
1.1.4独立性
1.2 数字特征
1.2.1矩
1.2.2熵
1.2.3 随机变量组的离散度
1.3 特征函数
1.3.1 定义
1.3.2 性质
1.3.3 逆变换公式与唯一性定理
1.3.4 随机向量的特征函数
1.4条件数学期
1.4.1 定义
1.4.2 性质
1.5 随机过程
1.5.1 概念
1.5.2 常见随机过程
1.6 随机序列的极限
1.6.1 收敛方式
1.6.2 极限定理
1.6.3 函数对收敛的传递性
第2章 统计推断
第3章 Hilbert空间
第4章 Hilbert空间中的Fourier分析
第5章 线性回归方程
第6章 Gauss-Markov线性回归方程
第7章 非参数回归方程与半参数回归方程
第8章 随机向量密度函数
第9章 函数系数回归方程
第10章 随机过程回归方程
第11章 微分回归方程
第12章 逆回归方程
参考文献
附录A 矩阵代数
附录B 测试论
附录C 模拟实验SAS软件编制程序
索引
回归方程引论
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- 类型
- 大小
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