累积法理论PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

累积法理论PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 数理统计的基本概念1

1.1样本空间1

1.1.1总体、分布族与统计结构1

1.1.2多元正态分布2

1.1.3多项分布3

1.1.4样本、样本空间及重复抽样结构4

1.1.5经验分布函数5

1.1.6可控结构、概率密度6

1.2统计量及其分布7

1.2.1统计量7

1.2.2常用的统计量8

1.2.3抽样分布9

1.2.4来自正态总体的抽样分布10

1.3次序统计量及其分布13

1.3.1次序统计量13

1.3.2次序统计量的分布14

1.3.3样本极差及分布16

1.3.4极值分布17

1.4统计量的近似分布17

1.4.1由中心极限定理得到的渐近分布18

1.4.2由其他定理得到的渐近分布18

1.4.3样本的p分位数及其渐近分布22

1.5充分性与完备性23

1.5.1统计量的压缩数据功能23

1.5.2充分统计量23

1.5.3因子分解定理25

1.5.4最小充分统计量27

1.5.5 分布族的完备性29

1.5.6完备统计量30

1.5.7指数结构32

第2章 参数估计理论35

2.1点估计与优良性35

2.1.1未知参数的点估计35

2.1.2均方误差与无偏性35

2.1.3有偏估计37

2.1.4相合性与渐近正态性38

2.1.5一致最小方差无偏估计39

2.1.6线性估计44

2.1.7 U统计量44

2.2信息不等式46

2.2.1 Fisher信息量46

2.2.2 Fisher信息与充分统计量48

2.2.3信息不等式49

2.2.4有效无偏估计50

2.3矩估计53

2.3.1矩估计53

2.3.2矩估计的特点54

2.4极大似然估计54

2.4.1极大似然估计54

2.4.2极大似然估计的不变性57

2.4.3极大似然估计的大样本性质59

2.4.4极大似然估计的局限性61

2.5区间估计61

2.5.1基本概念与区间估计理论61

2.5.2枢轴变量法63

2.5.3大样本法67

2.6贝叶斯法67

2.6.1贝叶斯法处理统计问题的基本思想67

2.6.2对参数θ的点估计68

2.6.3关于区间估计71

第3章 最小二乘法73

3.1一般线性模型与最小二乘法73

3.1.1一般线性回归模型74

3.1.2 β的最小二乘估计76

3.1.3最小二乘估计^βL的性质81

3.1.4 σ2的估计82

3.2线性模型的中心化85

3.2.1线性模型的中心化85

3.2.2中心化模型中未知参数α的最小二乘估计86

3.3正态线性模型中的区间估计及假设检验90

3.3.1正态线性模型中的最小二乘估计90

3.3.2未知参数的区间估计93

3.3.3回归函数的区间估计与对因变量Y预测94

3.3.4假设检验问题96

3.4正态线性模型中的极大似然估计与最小二乘估计99

3.5广义最小二乘法100

3.6带约束线性模型的最小二乘估计101

3.7有关线性回归模型的估计中要考虑的问题105

3.7.1相关分析105

3.7.2多元共线性110

第4章 联立方程式的数量分析116

4.1联立方程经济模型的基本概念116

4.2联立估计的识别120

4.2.1模型识别的概念120

4.2.2简化式识别条件123

4.2.3结构式识别条件124

4.2.4简化式识别条件与结构式识别条件的等价性125

4.3联立方程式的估计方法127

4.3.1间接最小二乘法128

4.3.2工具变量法130

4.3.3间接最小二乘法与工具变量法135

4.3.4二阶段最小二乘法137

4.3.5二阶段最小二乘法与工具变量法、间接最小二乘法139

4.3.6二阶段最小二乘法估计量的渐近无偏性144

4.3.7有限信息极大似然法147

4.4三阶段最小二乘法与完全信息极大似然法153

4.4.1问题的提出153

4.4.2三阶段最小二乘法153

4.4.3三阶段最小二乘法参数估计量的性质157

4.4.4完全信息极大似然法158

4.5联立方程式模型中不同参数估计方法的比较160

4.5.1普通最小二乘法应用于联立方程式模型的讨论160

4.5.2联立方程式模型中不同的参数估计方法的比较161

4.5.3常用的最小二乘法的特征162

第5章 普通累积和的概念及其统计特征163

5.1普通累积和163

5.1.1累积和的概念163

5.1.2累积和的计算通式165

5.1.3累积和计算通式的应用171

5.1.4累积和的递推公式175

5.1.5基本累积和177

5.2 k阶累积算子的统计特征179

5.2.1mΣj=1（k）？j的分布179

5.2.2mΣj=1（k）？与mΣj=1（l）？j的协方差181

5.2.3 k阶累积算子对应于广义样本均值182

5.2.4 k阶累积广义均值的稳定性183

5.2.5样本的k阶累积广义均值估计量184

5.2.6统计量mΣj=1（k）？j的充分性187

第6章 普通累积法及其估计理论189

6.1普通累积法方程组189

6.2 （Y（k），X （k） β，σ2Σ（k））与（Y（m），Xβ，σ2Im）模型关系194

6.3普通累积法估计与最小二乘估计198

6.3.1模型（y（k），X（k）β，σ2Σk)中采用最小二乘法的估计效果198

6.3.2未知参数β的普通累积法估计及几何中心估计法199

6.3.3普通累积法估计^βC的性质203

6.3.4用^βC表示的残差进行误差方差σ2估计205

6.4样本的l阶累积广义均值的几何中心与经验回归函数212

6.5广义累积法估计215

6.6累积法估计与工具变量法217

第7章 一元线性回归模型中普通累积法估计与最小二乘估计221

7.1普通累积法估计与最小二乘估计221

7.2普通累积法估计的性质223

7.3应用例证227

第8章 多元线性回归模型中普通累积法估计与最小二乘估计251

8.1未知参数向量β的具体估计251

8.1.1普通累积法估计式251

8.1.2几何中心估计法的估计式258

8.2未知参数β估计的应用260

第9章 多级普通累积法的估计284

9.1普通累积法的多级估计284

9.2应用多级估计法拟合动态随机项287

9.3应用普通累积法的多级估计缩小估计模型残差的讨论302

9.4多级估计法在经济预测方面的应用315

第10章 普通累积法估计理论在联立方程组模型参数估计方面的推广320

10.1间接普通累积法估计320

10.1.1间接普通累积法估计的基本步骤321

10.1.2间接普通累积法估计的使用范围322

10.1.3间接普通累积法估计量的特性322

10.1.4实例322

10.2二阶段普通累积法估计331

10.2.1二阶段普通累积法估计理论的建立332

10.2.2二阶段普通累积法估计的步骤332

10.2.3二阶段普通累积法估计量的特征333

10.2.4二阶段累积法估计理论的使用前提334

10.2.5实例334

10.3三阶段普通累积法估计343

10.3.1三阶段累积法估计理论的使用前提343

10.3.2三阶段累积法估计理论参数估计量的特性344

10.3.3三阶段普通累积法估计的步骤344

主要参考文献347

论高新技术的实质和核心——兼评《累积法理论》348

后记356