同类推荐
-
-
应用回归分析
-
¥89.00
-
-
应用回归分析
-
¥89.00
-
-
应用回归分析
-
¥89.00
-
-
概率论与数理统计
-
¥42.00
-
-
统计思维:用Python学透探索性数据分析:explo…
-
¥99.00
-
-
重尾分布
-
¥98.00
-
-
重尾分布
-
¥98.00
-
-
重尾分布
-
¥98.00
-
-
时间序列分析:基于R:with R
-
¥49.00
-
-
弗罗因德数理统计及应用
-
¥106.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
纵向数据聚类和估计效率研究
|
| ISBN： | 9787523003060 |
定价： | ￥39.00 |
| 作者： | 吕洋著 |
出版社： | 中国统计出版社有限公司 |
| 出版时间： | 2023年11月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 128页 |
中图法： | O212.1 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
466
|
|
2026-07-02
|
图书简介 | | 本书主要介绍纵向数据多元响应变量一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定响应模型的估计效率。全书共分为六章：第一章为概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景和一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法包括模型和实例分析证明。第三章主要是研究利用均值模型提高随机缺失纵向数据分位数回归的估计效率，包括估计方法和估计量的渐进性质。第四章主要介绍总体信息提高分位数回归估计效率的方法。第五章是讨论半参数固定效应纵向数据模型的归回样条估计。第六章总结了本书研究结果并对今后的研究方向提出了设想。 |
|