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全新统计回归分析陈乃辉9787030331106
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前言 符号表 章 概率论 1.1 随机向量 1.1.1 测度空间 1.1.2 概率分布 1.1.3 条件分布 1.1.4 独立 1.2 数字特征 1.2.1 矩 1.2.2 熵 1.. 随机变量组的离散度 1.3 特征函数 1.3 1定义 1.3.2 质 1.3.3 逆变换公式与定理 1.3.4 随机向量的特征函数 1.4 条件数学期望 1.4.1 定义 1.4.2 质 1.5 随机过程 1.5.1 概念 1.5.2 常见随机过程 1.6 随机序列的极限 1.6.1 收敛方式 1.6.2 极限定理 1.6.3 函数对收敛的传递 第2章 统计推断 2.1 统计空间 2.2 参数统计推断 . 非参数统计推断 第3章 Hilbert空间 3.1 距离空问 3.2 赋范线空问 3.3 Hilbert空间 3.4 L2空间 3.5 变分引理与正交投影定理 3.6 再论条件数学期望 3.6.1 新定义 3.6.2 条件数学期望的逼近度 3.7 广义条件数学期望与日条件数学期望 3.7.1 线条件数学期望与广义条件数学期望 3.7.2 H条件数学期望 第4章 Hilbert空间中的Fourier分析 4.1 标准正交基Fourier分析 4.2 准Schauder-基Fourier分析 4.2.1 有限维空间 4.2.2 可列维空间 4.3 WeieI straSS逼近定理与推广Luzin定理 4.3.1 WeierstraSS逼近定理 4.3.2 推广Luzin定理 4.4 幂函数准Schauder基 4.4.1 Lebesgue测度情形 4.4.2 离散测度情形 4.4.3 有限区间情形 4.4.4 区间情形 4.4.5 乘积空间情形 4.5 Fourier级数逼近速度 4.6 分布函数幂函数准Schauder基 第5章 线回归方程 第6章 Gauss-Markov线回归方程 第7章 非参数回归方程与半参数回归方程 第8章 随机向量密度函数 第9章 函数系数回归方程 0章 随机过程回归方程 1章 微分回归方程 2章 逆回归方程 参考文献 附录A 矩阵代数 附录B 测度论 附录C 模拟实验SAS软件编制程序 索引
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