非線性回歸分析及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥29.40

作　者：	（美）[D.M.貝茨]Douglas M.Bates，（加）[D.G.沃茨]Donald G.Watts著；韋博成等譯
出版社：	中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社
叢編項(xiàng)：	現(xiàn)代外國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)優(yōu)秀著作譯叢
標(biāo)　簽：	數(shù)理統(tǒng)計(jì)

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ISBN：	9787503722943	出版時(shí)間：	1997-11-01	包裝：	簡(jiǎn)裝本
開本：	20cm	頁(yè)數(shù)：	409	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書要求讀者具備線性模型的基本知識(shí)，大體相當(dāng)于Draper和Smith（1981），或者M(jìn)ontgomery和Peck（1982）的水平。為了提供背景材料和建立有關(guān)記號(hào)，第一章扼要地回顧了線性最小二乘方法及其幾何意義，以幫助讀者更好地理解線性和非線性最小二乘。此外，我們從實(shí)用的角度討論了線性最小二乘的現(xiàn)代計(jì)算方法，并介紹了如何檢驗(yàn)回歸模型基本假設(shè)的合理性以及當(dāng)基本假設(shè)不成立時(shí)，應(yīng)當(dāng)對(duì)擬合的模型如何進(jìn)行修正和改進(jìn)。第二章討論如何建立非線性模型，并闡述了如何應(yīng)用線性回歸方法進(jìn)行迭代，以估計(jì)未知參數(shù)。我們也介紹了如何應(yīng)用線性回歸的方法，對(duì)有關(guān)參數(shù)和非線性模型函數(shù)進(jìn)行近似推斷，并再一次強(qiáng)調(diào)了幾何方法的運(yùn)用。第三章詳細(xì)討論了非線性回歸在實(shí)際上的考慮，包括初始值的選取，參數(shù)變換，無(wú)導(dǎo)數(shù)的方法，相關(guān)殘差和累積數(shù)據(jù)的處理，以及模型的比較。.第四章論述了處理多元響應(yīng)數(shù)據(jù)的特殊方法。第五章討論響應(yīng)函數(shù)為某一線性微分方程組解的分部模型，以及處理它的技巧。..第六章討論了描述非線性分析推斷的改進(jìn)方法，其中應(yīng)用了截面跡圖和截面t圖。最后，第七章介紹了特定模型和數(shù)據(jù)集非線性強(qiáng)度的度量。這對(duì)讀者理解線性與非線性最小二乘的幾何是非常有益的。全書采用了大量的幾何圖示以利于讀者的理解。我們也采用了大量連續(xù)的例子，使讀者在熟悉的內(nèi)容中逐步了解思路的發(fā)展。...

作者簡(jiǎn)介

暫缺《非線性回歸分析及其應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

序言.
1線性回歸的回顧
1.1線性回歸模型
1.1.1最小二乘估計(jì)
1.1.2樣本理論的推斷結(jié)果
1.1.3似然推斷的結(jié)果
1.1.4貝葉斯推斷的結(jié)果
1.1.5注記
1.2線性最小二乘的幾何
1.2.1期望曲面
1.2.2最小二乘估計(jì)的求解
1.2.3參數(shù)推斷域
1.2.3.1樣本方法的幾何
1.2.3.2邊緣置信區(qū)間
1.2.3.3似然方法的幾何
1.3假設(shè)條件和模型的評(píng)估
1.3.1假設(shè)條件及其意義
1.3.2模型評(píng)估
1.3.2.1作殘差圖
1.3.2.2方差穩(wěn)定化
1.3.2.3失擬
2非線性回歸：迭代估計(jì)量與線性近似
2.1非線性回歸模型
2.1.1可變換為線性的模型
2.1.2條件線性參數(shù)
2.1.3期望曲面的幾何
2.2最小二乘估計(jì)的求解
2.2.1高斯—牛頓法
2.2.1.1步長(zhǎng)因子
2.2.2非線性最小二乘的幾何
2.2.3收斂性
2.3非線性回歸推斷的線性近似方法
2.3.1參數(shù)的近似推斷區(qū)域
2.3.2期望響應(yīng)的近似推斷帶
2.4非線性最小二乘的平方和方法
2.4.1線性近似
2.4.2迭代過(guò)量
2.5線性近似的使用
3實(shí)際問(wèn)題的研究
3.1模型函數(shù)的確定
3.1.1期望函數(shù)
3.1.2隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)
3.2預(yù)備性分析
3.3初始值
3.3.1解釋期望函數(shù)的性質(zhì)
3.3.2解釋期望函數(shù)的導(dǎo)函數(shù)
3.3.3期望函數(shù)的變換
3.3.4降低維數(shù)
3.3.5條件線性模型
3.4參數(shù)變換
3.4.1帶限制的參數(shù)
3.4.2促進(jìn)收斂
3.5其它迭代方法
3.5.1Newton-Raphson方法
3.5.2Levenberg—Marquardt折衷方法
3.5.3數(shù)值導(dǎo)數(shù)
3.5.4無(wú)導(dǎo)數(shù)方法
3.5.5消除條件線性參數(shù)
3.6獲得收斂
3.7擬合的評(píng)估和模型的修正
3.8殘差的相關(guān)性
3.9累積數(shù)據(jù)
3.9.1直接積分的參數(shù)估計(jì)
3.10模型比較
3.10.1嵌套模型
3.10.2增量參數(shù)和示性變量
3.10.3非嵌套的模型
3.11參數(shù)作為其它變量的函數(shù)
3.12分析結(jié)果的報(bào)告
3.13亞硝酸鹽的利用率：案例分析
3.13.1預(yù)備性分析
3.13.2模型選擇
3.13.3初始值
3.13.4擬合的評(píng)估
3.13.5模型的修正
3.13.6評(píng)估擬合
3.13.7模型的化簡(jiǎn)
3.13.8再次評(píng)估擬合
3.13.9模型的比較
3.13.10結(jié)果的報(bào)告
3.14試驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.14.1一般考慮
3.14.2行列式準(zhǔn)則
3.14.3初始設(shè)計(jì)
3.14.4序貫設(shè)計(jì)
3.14.5子集設(shè)計(jì)
3.14.6條件線性模型
3.14.7其它設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
4多元響應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)
4.1多元響應(yīng)模型
4.1.1行列式準(zhǔn)則
4.1.2多元響應(yīng)模型中估計(jì)的推斷
4.1.3多元響應(yīng)模型中估計(jì)量維數(shù)的考慮
4.2一種推廣的高斯—牛頓方法
4.2.1行列式的梯度與Hessian陣
4.2.2近似的Hessian陣
4.2.3每一步迭代的計(jì)算
4.2.4多元響應(yīng)情形的一個(gè)收斂準(zhǔn)則
4.3實(shí)用上的考慮..
4.3.1獲得初始值
4.3.1.1由線性微分方程組描述的多元響應(yīng)模型的初始估計(jì)
4.3.2擬合的評(píng)估
4.3.3響應(yīng)變量之間的相依性
4.3.4響應(yīng)變量的線性組合
4.3.5模型的比較
4.4缺失數(shù)據(jù)
5由微分方程組定義的模型
5.1分部模型和系統(tǒng)圖
5.2分部模型的參數(shù)估計(jì)
5.2.1線性微分方程組的求解
5.2.1.1停滯期
5.2.1.2注入中斷
5.2.2期望函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
5.3實(shí)用上的考慮
5.3.1參數(shù)變換
5.3.2可識(shí)別性
5.3.3初始值
5.4脂蛋白：案例分析
5.4.1預(yù)備性分析
5.4.2一分部模型
5.4.3二分部模型
5.4.4三分部模型
5.4.5三分部模型及其公共參數(shù)
5.4.6結(jié)論
5.5油頁(yè)巖：案例分析
5.5.1預(yù)備性分析
5.5.2673K數(shù)據(jù)的初始值
5.5.3單個(gè)溫度數(shù)據(jù)的擬合
5.5.4過(guò)程參數(shù)的初始估計(jì)
5.5.5完全數(shù)據(jù)集的擬合
5.5.6結(jié)論
6非線性推斷域的圖示法
6.1似然區(qū)域
6.1.1聯(lián)合參數(shù)似然區(qū)域
6.1.2截面t圖,截面跡圖和截面配對(duì)圖
6.1.2.1截面跡圖
6.1.2.2截面配對(duì)圖
6.1.3評(píng)注
6.2貝葉斯區(qū)域
6.2.1參數(shù)的貝葉斯先驗(yàn)分布的選取
6.2.2聯(lián)合HPD區(qū)域
6.3精確樣本理論的置信域
6.4似然方法,貝葉斯方法和樣本理論方法的比較
7非線性強(qiáng)度的曲率度量
7.1速度向量和加速度向量
7.1.1切向加速度和法向加速度
7.1.2任意方向上的加速度
7.2相對(duì)曲率
7.2.1曲率立體陣的解釋
7.2.1.1固有曲率
7.2.1.2參數(shù)效應(yīng)曲率
7.2.2參數(shù)的重新設(shè)置
7.3RMS曲率
7.3.1計(jì)算RMS曲率
7.3.2實(shí)際中的RMS曲率
7.4固有非線性效應(yīng)的直接評(píng)估
附錄1實(shí)例中引用的數(shù)據(jù)集
A1.1PCB
A1.2倫福德
A1.3嘌呤酶素
A1.4BOD
A1.5異構(gòu)化作用
A1.6α蒎烯
A1.7硫代異唑
A1.8潤(rùn)滑劑
A1.9氯化物
A1.10丙烯酸乙酯
A1.11糖精
A1.12亞硝酸根的利用率
A1.13s-PMMA
A1.14四環(huán)素
A1.15油頁(yè)巖
A1.16脂蛋白
附錄2QR分解
附錄3算法代碼
A3.1非線性最小二乘
A3.1.1應(yīng)用S
A3.1.2應(yīng)用GAUSS
A3.1.3應(yīng)用SAS／IML
A3.2線性近似和學(xué)生化殘差
A3.3多元響應(yīng)估計(jì)
A3.4微分方程的線性系統(tǒng)
A3.5截面的計(jì)算
A3.5.1τ與截面跡圖的生成
A3.5.2截面配對(duì)圖
附錄4練習(xí)中使用的數(shù)據(jù)集
A4.1BOD數(shù)據(jù)集之2
A4.2NTD數(shù)據(jù)集
A4.3糖精數(shù)據(jù)集之2
A4.4穩(wěn)定態(tài)的吸附作用
A4.5樹葉數(shù)據(jù)
A4.6α蒎烯數(shù)據(jù)集之2
A4.7煤的液化作用
A4.8氟哌啶醇
附錄5冪矩陣和卷積的計(jì)算
A5.1A可對(duì)角化的情形
A5.2A不可對(duì)角化的情形
A5.3復(fù)特征根情形
附錄6截面配對(duì)邊界線的補(bǔ)插
附錄7數(shù)據(jù)集概要
參考文獻(xiàn)
分類文獻(xiàn)
論題索引...