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內容簡介

　　《估計方程及結構方程模型的統計推斷》闡述瞭估計方程及結構方程模型新的研究成果，全書分為5章，分彆介紹瞭估計方程及結構方程模型的基本理論和方法、帶有不可忽略缺失數據的估計方程的Bayes局部影響分析方法、基於估計方程及經驗似然的Bayes變量選擇方法、結構方程模型中潛在變量選擇的探討，以及基於估計方程的分位數結構方程模型下的Bayes經驗似然推斷問題等。此外，《估計方程及結構方程模型的統計推斷》還介紹瞭這些理論和方法在醫學、心理學和社會學等領域的若乾具體應用。
　　《估計方程及結構方程模型的統計推斷》可作為統計學、醫學、心理學、社會學等專業研究生的參考書，也可供相關專業的研究生、教師和統計工作者參考。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 估計方程推斷方法概述
1．2 結構方程模型概述
1．3 缺失數據
1．4 Bayes經驗似然方法

第2章 帶有不可忽略缺失數據的估計方程的Bayes局部影響分析
2．1 引言
2．2 帶有MNAR數據的Bayes經驗似然
2．3 Bayes局部影響分析
2．3．1 Bayes擾動模型及流形
2．3．2 局部影響測度
2．3．3 Bayes局部影響分析的步驟
2．4 擬閤優度統計量
2．5 數值分析
2．5．1 模擬研究
2．5．2 實例分析
2．6 定理證明
2．7 本章小結

第3章 基於估計方程及經驗似然的Bayes變量選擇
3．1 引言
3．2 估計方程下的：Bayes變量選擇
3．2．1 Bayes經驗似然
3．2．2 Bayes變量選擇
3．2．3 後驗概率相閤性
3．3 數值分析
3．3．1 模擬研究
3．3．2 買例分析
3．4 定理證明
3．5 本章小結

第4章 結構方程模型中的潛在變量選擇
4．1 引言
4．2 潛在變量選擇
4．2．1 模型介紹
4．2．2 方法
4．2．3 漸近性質
4．3 計算過程
4．3．1 極大懲罰對數似然函數的ECM算法
4．3．2 標準誤差估計
4．3．3 調節參數的選擇
4．4 模擬研究
4．4．1 實驗1
4．4．2 實驗2
4．5 實例分析
4．6 定理證明
4．7 本章小結

第5章 基於估計方程的分位數結構方程模型下的Bayes經驗似然推斷
5．1 引言
5．2 模型
5．3 Bayes經驗似然估計
5．4 數值分析
5．4．1 模擬研究
5．4．2 實例分析
5．5 本章小結
參考文獻

前言/序言

　　本書是根據當前統計學熱點問題和學術成果，並結閤作者的研究成果撰寫而成的，既考慮瞭內容的科學性和應用性，又體現瞭學術思想。本書在寫作上，注重闡述方法論、理論證明、模擬計算和實例分析；在結構上，每一章介紹一個問題，讀者可以獨立閱讀任何一章的內容。本書涉及的概率論和數理統計的一些基礎知識，假定讀者已經熟悉，所以沒有一一介紹，初學者可以避開閱讀理論證明部分。本書展示最新的研究成果，闡述估計方程及結構方程模型的統計理論和方法，包括估計方程用於處理缺失數據、參數的Bayes經驗似然估計，經驗似然下的Bayes局部影響分析，經驗似然下的Baycs變量選擇，處理Bayes經驗似然的濛特卡羅算法，結構方程模型中潛在變量的選擇，分位數結構方程模型中的參數的Baves經驗似然估計等。本書的內容不僅為從事該領域的科研人員提供瞭相關的研究資料，也為實際應用者提供瞭一些數據分析方法和計算模擬方法，同時也為有興趣瞭解此領域的讀者提供瞭參考。
　　本書依托於雲南省科技領軍人纔培養項目，由張艷青、唐年勝、趙慧共同撰寫。
　　由於作者水平有限，加之撰寫時間倉促，書中不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
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