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简介
《近代线性回归分析方法》主要介绍几类常见线性回归模型的估计方法：最小二乘估计、泛最小二乘估计、刀切估计、极大似然估计、经验似然估计、稳健估计，不仅简要介绍了线性回归模型的古老经典的研究方法，而且介绍了线性回归模型研究的最新成果，探讨线性回归模型的科学研究规律和发展方向。
目录
第1章绪论
1.1回归分析
1.2线性回归模型
第2章最小二乘估计
2.1最小二乘估计
2.2最小二乘估计的小样本性质
2.3最小二乘估计的大样本性质
2.4约束最小二乘估计及假设检验
2.5广义最小二乘估计
第3章泛最小二乘估计
3.1复共线性
3.2岭估计
3.3泛最小二乘估计
3.4泛最小二乘估计的性质
3.5泛最小二乘估计的应用
3.6需要进一步研究的问题
第4章刀切估计
4.1刀切方法
4.2刀切广义岭估计
4.3刀切广义岭估计的渐近性质
4.4需要进一步研究的问题
第5章极大似然估计
5.1极大似然估计概述
5.2误差为FCA过程的拟极大似然估计
5.3删失线性模型的极大似然估计
5.4需要进一步研究的问题
第6章经验似然方法
6.1经验似然简介
6.2经典线性模型的经验似然推断
6.3变量含误差的线性模型的经验似然推断
6.4缺失数据情形线性模型的经验似然推断
6.5删失数据情形线性模型的经验似然推断
6.6NA误差情形线性模型的经验似然推断
第7章稳健估计
7.1稳健回归的基本概念
7.2M估计和GM估计
7.3高崩溃点高效率估计
7.4线性模型￡型回归估计及EM算法
7.5线性EV模型中参数的M估计和t型估计
7.6M估计主要渐近性质的证明
附录第5章有关结果的证明
作者简介
1.1回归分析
1.2线性回归模型
第2章最小二乘估计
2.1最小二乘估计
2.2最小二乘估计的小样本性质
2.3最小二乘估计的大样本性质
2.4约束最小二乘估计及假设检验
2.5广义最小二乘估计
第3章泛最小二乘估计
3.1复共线性
3.2岭估计
3.3泛最小二乘估计
3.4泛最小二乘估计的性质
3.5泛最小二乘估计的应用
3.6需要进一步研究的问题
第4章刀切估计
4.1刀切方法
4.2刀切广义岭估计
4.3刀切广义岭估计的渐近性质
4.4需要进一步研究的问题
第5章极大似然估计
5.1极大似然估计概述
5.2误差为FCA过程的拟极大似然估计
5.3删失线性模型的极大似然估计
5.4需要进一步研究的问题
第6章经验似然方法
6.1经验似然简介
6.2经典线性模型的经验似然推断
6.3变量含误差的线性模型的经验似然推断
6.4缺失数据情形线性模型的经验似然推断
6.5删失数据情形线性模型的经验似然推断
6.6NA误差情形线性模型的经验似然推断
第7章稳健估计
7.1稳健回归的基本概念
7.2M估计和GM估计
7.3高崩溃点高效率估计
7.4线性模型￡型回归估计及EM算法
7.5线性EV模型中参数的M估计和t型估计
7.6M估计主要渐近性质的证明
附录第5章有关结果的证明
作者简介
编著者还有：崔恒建、秦永松、李开灿
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