作者：(美)查尔斯·曼斯基
页数：188
出版社：哈尔滨工业大学出版社
出版日期：2018
ISBN：9787560373102
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
全书采用一种统一方式加以讨论，即首先对生成可用数据的抽样过程进行设定，并考察仅利用实证证据时，探讨了解认识总体参数的情况，然后研究倘若在施加各种各样的假设条件下，这些参数的集值识别域会如何缩小。所用的推断方法是传统的且完全非参数的方法。
本书特色
本书适合于统计学、应用数学、数量经济学、经济学等专业的研究生和教师，以及相关专业对部分识别方法和应用感兴趣的研究人员、教师等参考使用。
目录
目录
引言 部分识别与可信推断
第1章 结果数据缺失
第2章 工具变量
第3章 带有数据缺失的条件预测
第4章 污染结果
第5章 回归、短回归及长回归
第6章 基于响应的抽样
第7章 处理响应分析
第8章 单调处理响应
第9章 单调工具变量
第10章 混合问题
参考文献
译后记
编辑手记
