本书主要介绍“分层复合分位回归模型”，而“分层复合分位回归模型”是大数据中的热点问题，当前大数据空前火热，而目前国内“分层复合分位回归模型”领域的研究成果寥寥无几，本书则囊括了“分层复合分位回归模型”近年来的**科研成果和应用，是“十二五”国家重点图书出版规划项目，含金量十足。
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“应用统计工程前沿丛书”编委会
为中国的应用统计开拓奋进 （“应用统计工程前沿丛书”代序）
前言
目录
第一篇 分层模拟
第1章 分层线性模型
1.1 概述
1.2 贝叶斯估计法
1.3 不完整数据的极大似然法
1.4 EM算法
1.5 迭代广义最小二乘法
1.6 得分算法
1.7 Newton-Raphson算法
第2章 分层广义线性模型
2.1 模型2.1.1介绍
2.2 Gibbs抽样方法
第3章 分层非线性模型
3.1 条件二阶广义估计方程
3.2 混合估计
第4章 分层半参数模型
4.1 分层半参数非线性模型
4.2 均值-协方差同时建模
第二篇 分层分位回归模拟
第5章 分位回归引论
5.1 引言
5.2 估计方法和算法
5.3 分位回归应用领域
5.4 其他方面的进展
5.5 软件和标准误差
5.6 主要参考文献
第6章 分层样条分位回归模拟
6.1 引言
6.2 条件分位函数的非参数估计
6.3 回归分位数模型的Wald检验
6.4 条件分位分层模型及其在家庭用电量需求上的应用
6.5 数据的描述
6.6 主要参考文献
第7章 分层线性分位回归模拟
7.1 引言
7.2 分层分位回归模型
7.3 EQ算法
7.4 渐近性质
7.5 真实数据分析举例
7.6 主要参考文献
第8章 分层半参数分位回归模拟
8.1 介绍
8.2 模型和估计
8.3 渐近结果
8.4 模拟分析
8.5 实际数据例子
8.6 主要参考文献
第9章 复合分层线性分位回归模拟
9.1 介绍
9.2 模型
9.3 估计
9.4 渐近性质
9.5 模拟
9.6 实证部分
9.7 主要参考文献
第10章 复合分层半参数分位回归模拟
10.1 介绍
10.2 模型
10.3 估计与算法
10.4 渐近性质
10.5 模拟研究
10.6 实际数据分析
10.7 主要参考文献
参考文献
索引
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