
作者:陈乃辉 著
页数:293
出版社:科学出版社
出版日期:2012
ISBN:9787030331106
电子书格式:pdf/epub/txt
内容简介
统计回归分析的本体是回归方程理论,前者乃后者在统计层面上的推绎.回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的最佳逼近元的刻画与规定.
本书内容分两大部分.一部分是1-4章及附录a-c,另一部分是5-12章.其中,5—12章是主体,研讨了八大类回归方程,从统计观点而言,即八大类统计回归模型,分别为线性回归方程、gauss—markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方程、微分回归方程、逆回归方程.前4章及3个附录是对主体部分的理论支撑与辅助,内容包括:概率论、数理统计学、泛函分析、fourier分析、矩阵代数、测度论及模拟实验sas软件程序编制等.
本书可作为学习统计回归分析及相关学科(如物理、生物、经济、金融与管理等)的高年级本科生和研究生教材,也可供教师及科研人员参考.
本书特色
陈乃辉编著的《统计回归分析——回归方程引论》是中央财经大学学术专著。全书共设12个章节,内容包括:概率论、统计推断、Hilbert空间、Hilbert空间中的Fourier分析、线性回归方程、Gauss-Markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方程、微分回归方程、逆回归方程。可作为学习统计回归分析及相关学科(如物理、生物、经济、金融与管理等)的高年级本科生和研究生教材,也可供教师及科研人员参考。
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
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















