简介
稳健回归是一套接近密集计算型的现代技术，还能作为探测潜在问题案例的有用的诊断工具。《现代稳健回归方法》界定了一些对于理解估计的稳健性至关重要的术语，列出了异常观察案例及偏态分布影响OLS估计的不同方式，讨论了各种线性模型稳健回归方法及其限制，以及稳健回归估计的标准误，简要描述了广义线性模型和在这种模型中探测异常观察案例的几种诊断法。
目录
序
第1章 导论
第1节 何为稳健？
第2节 稳健回归的定义
第3节 一个真实的例子：20世纪70年代已婚夫妇的性生活频率
第2章 重要背景
第1节 偏差与一致性
第2节 崩溃点/失效点
第3节 影响函数
第4节 相对效率
第5节 位置测度/位置量数
第6节 尺度测度
第7节 M估计
第8节 各种估计的对比
第3章 稳健性、抗扰性与*小二乘回归
第1节 一般*小二乘回归
第2节 异常案例对OLS估计及标准误的影响
第4章 线性模型的文件回归
第1节 L估计量
第2节 R估计量
第3节 M估计量
第4节 GM估计量
第5节 S估计量
第6节 广义S估计量
第7节 MM估计量
第8节 各种估计量的比较
第5章 稳健回归的标准误
第1节 稳健回归估计量的渐进标准误
第2节 自助标准误
第6章 广义线性模型中的权势案例
第1节 广义线性模型
第2节 稳健广义线性模型
第7章 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表
现代稳健回归方法
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