分位回归与复杂分层结构数据分析

上篇分位回归
第1 章分位回归引论
1.1 引言
1.1.1 分位数
1.1.2 分位回归
1.1.3 分位回归方法的演变
1.2 估计方法和算法
1.2.1 参数分位回归模型
1.2.2Box—Cox变换分位数模型
1.2.3 非参分位回归模型
1.2.4 窗宽选择
1.2.5 半参分位回归模型
1.2.6 两步法
1.3 分位回归应用领域
1.3.1 执行总裁年报酬与公司股本的市场价值关系
1.3.2分位数恩格尔曲线（EngelCurve）
1.3.3 分位回归和婴儿体重的决定因素
1.3.4 医学中参考图表的应用
1.3.5 在生存分析方面的应用
1.3.6 风险值、分布尾部及分位数
1.3.7 经济
1.3.8 环境模型的应用
1.3.9 在检测异方差性上的应用
1.4 其他方面的进展
1.4.1 时间序列的分位回归
1.4.2 拟合优度
1.4.3 贝叶斯分位回归
1.5 软件和标准误差
1.6 文献介绍
第2 章线性分位回归模拟
2.1 基本概念
2.1.1 基于条件分位函数的定义
2.1.2 基于分位回归模型的定义
2.1.3 基于损失函数的定义
2.1.4 基于非对称拉普拉斯密度的定义
2.2 家庭背景因素的影响
2.3 数据
2.4 估计结果
2.4.110 年级的影响估计
2.4.211 年级的影响估计
2.4.312 年级的影响估计
2.5 置信区间和相关解释
2.5.1 哪一个是最 好的？双亲、单亲还是没有父母
2.5.2 为什么我们要关注兄弟姐妹关系
2.5.3 父亲和母亲之间的影响的区别是什么
2.5.4 性别上有差异吗
2.5.5 表现差距在哪里
2.5.6 语言问题是很严重的问题吗
2.5.7 本地学生从数学教学中获益了吗
2.6 结论
2.7 文献介绍
第3 章非参数分位回归模拟
3.1 稳健局部逼近
3.1.1 介绍
3.1.2 LAM 估计的相合性
3.1.3 LAM 估计的渐近分布
3.1.4I=2条件下关于K和β的最 优估计
3.1.5 文献介绍
3.2 非参数函数估计
3.2.1 引言
3.2.2 渐近性质
3.2.3 百分位回归和预测区间
3.2.4 文献介绍
3.3 局部线性分位回归
3.3.1 引言
3.3.2 局部线性检验函数的最 小化
3.3.3 局部线性双核平滑
3.3.4 实际性能
3.3.5 文献介绍
3.4 教育数据分析
3.4.1 数据
3.4.2 方法
3.4.3 科学成绩
3.4.4 数学成绩
3.4.5 科学成绩和数学成绩的关系
3.4.6 文献介绍
第4 章适应性分位回归模拟
4.1 局部常数适应性分位回归
4.1.1 引言
4.1.2 适应性估计
4.1.3 实现
4.1.4 理论性质
4.1.5 蒙特卡洛研究
4.1.6 不同方法的比较
4.1.7 局部适应性窗宽的自动选择
4.1.8 应用
4.1.9 文献介绍
4.2 局部线性适应性分位回归
4.2.1 介绍
4.2.2 局部线性适应性估计
4.2.3 算法
4.2.4 理论性质
4.2.5 蒙特卡洛模拟
4.2.6 文献介绍
第5 章可加性分位回归模拟
5.1 高维协变量下可加条件分位回归
5.1.1 引言
5.1.2 方法
5.1.3 渐近性质
5.1.4 与后拟合方法在数值表现上的比较
5.1.5 例子
5.1.6 文献介绍
5.2 可加分位回归的非参数估计
5.2.1 介绍
5.2.2 估计量的正式描述
5.2.3 一个经验例子
5.2.4 渐近结果
5.2.5 蒙特卡洛实验
5.2.6 文献介绍
第6 章变系数分位回归模拟
6.1 适应性变系数分位回归
6.1.1 引言
6.1.2 自适应估计
6.1.3 理论性质
6.1.4 实证例子
6.1.5 文献介绍
6.2 异方差变系数分位回归
6.2.1 引言
6.2.2局部线性CQR—AQR估计
6.2.3局部二次CQR—AQR估计
6.2.4 窗宽选择
6.2.5 假设检验
6.2.6 数值模拟
6.2.7 经验应用
6.2.8局部m次多项式CQR—AQR估计
6.2.9 文献介绍
第7 章单指数分位回归模拟
7.1 引言
7.2 模型与估计
7.2.1 模型与局部线性估计
7.2.2 带宽选择
7.3 大样本性质
7.3.1 非参部分的渐近性
7.3.2 参数部分的渐近性
7.4 数值研究
7.4.1 模拟
7.4.2 波士顿房价数据应用
7.5 文献介绍
第8 章分位自回归模拟
8.1 引言
8.2 模型
8.2.1 模型界定
8.2.2 分位自回归过程的性质
8.3 估计
8.4 分位单调性
8.5 分位自回归过程的统计推断
8.5.1回归Wald检验过程与相关检验
8.5.2 非对称动态性检验
8.6 蒙特卡洛
8.7 实证运用
8.7.1 失业率
8.7.2 汽油零售价的动态性
8.8 文献介绍
第9 章复合分位回归模拟
9.1 复合分位回归与模型选择
9.1.1 介绍和动机
9.1.2 复合分位回归
9.1.3 渐近相对有效性
9.1.4 CQR—Oracular 估计量
9.1.5 模拟研究
9.1.6 文献介绍
9.2 局部复合分位回归
9.2.1 引言
9.2.2 回归函数的估计
9.2.3 导数的估计
9.2.4 数值比较和例子
9.2.5局部p阶多项式复合分位回归光滑和证明
9.2.6 讨论
9.2.7 文献介绍
第10章高维分位回归模拟
10.1 引言
10.2 非凸惩罚的分位回归
10.2.1 方法
10.2.2 差分凸规划及充分局部最 优性条件
10.2.3 渐近性质
10.3 模拟与实际数据例子
10.3.1 模拟研究
10.3.2 应用
10.4 文献介绍
第11章贝叶斯分位回归模拟
11.1 引言
11.2 非对称拉普拉斯分布
11.3 贝叶斯分位回归
11.4 参数的不合适先验
11.5 应用
11.5.1 模拟数据
11.5.2免疫球蛋白IgG
11.5.3 烟囱损失
11.6 文献介绍
下篇分层分位回归模拟
第12章分层样条分位回归模拟
12.1 引言
12.2 条件分位函数的非参估计
12.3回归分位数模型的Wald检验
12.4 条件分位分层模型及其在家庭用电量需求上的应用
12.4.1第一阶段：家庭需求周期的时间序列模型
12.4.2第二阶段：需求周期的横截面模型
12.4.3 条件分位数分层模型
12.5 数据的描述
12.5.1 第一阶段结果
12.5.2 第二阶段结果
12.6 文献介绍
第13章分层线性分位回归模拟
13.1 引言
13.2 分层分位回归模型
13.3 EQ 算法
13.3.1 Q 步
13.3.2 E 步
13.3.3 迭代
13.3.4 初始值选取的基本方法
13.4 渐近性质
13.5 真实数据分析举例
13.5.1 数据描述
13.5.2 分位回归
13.5.3 两水平分层分位回归模型
13.5.4 部分结果
13.6 文献介绍
第14章分层半参数分位回归模拟
14.1 介绍
14.2 模型和估计
14.2.1研究J所学校SES成绩之间的关系
14.2.2 母亲讲话对孩子词汇量的影响
14.3 渐近结果
14.4 模拟分析
14.4.1 误差为多元柯西分布的层次线性模型
14.4.2 具有异方差的层次非参分位回归模型
14.5 实际数据例子
14.6 文献介绍
第15章复合分层线性分位回归模拟
15.1 介绍
15.2 模型
15.3 估计
15.3.1 CQ 步
15.3.2 E 步
15.3.3 迭代
15.4 渐近性质
15.4.1 误差项为正态分布
15.4.2 误差项分布非正态
15.5 模拟
15.5.1 误差项为正态分布
15.5.2 误差项为柯西分布
15.5.3 离群点
15.5.4 选择最 优K
15.6 实证部分
15.6.1 描述数据
15.6.2 多水平模型中的数据分析
15.6.3 结果
15.7 文献介绍
第16章复合分层半参数分位回归模拟
16.1 介绍
16.2 模型
16.2.1 第一层单元内部模型
16.2.2 第二层单元之间模型
16.3 估计与算法
16.4 渐近性质
16.5 模拟研究
16.5.1 对于不同的误差项分布
16.5.2对于Y存在异常值的情况
16.5.3 函数及其导数估计
16.6 实际数据分析
16.6.1 第一次层模型
16.6.2 第二次层模型
16.7 文献介绍
参考文献

田茂再，湖南凤凰人，南开大学概率统计博士，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，统计学家，教育部人文社会科学重点研究基地中国人民大学应用统计科学研究中心副主任。澳大利亚墨尔本大学、德国洪堡大学、美国耶鲁大学、英国曼彻斯特大学、布鲁奈尔大学、日本东京大学以及意大利佛罗伦萨大学不错访问教授。
研究领域：复杂数据建模理论。研究成果颇具创新性，深刻推动了统计学科的进步，并影响了相关学科的发展，在实践领域发挥着重要作用。得到了靠前同行专家的广泛认可。

具有复杂分层结构的数据在现实生活中很普遍，剖析这类数据，发现该类数据表象下的潜在规律对于统计学等科研领域很有意义。本书致力于介绍复杂分层数据分析的前沿知识，侧重于算法、仿真与实证研究，主要包括两大块内容：分位回归与分层—分位回归。
本书可作为统计学及其相关领域大学生、研究生的教学参考书，亦可供教师和科技人员参考。

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