URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Лимер Э.Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных: Выбор формы связи: Пер. с англ.
Id: 16687
 
1999 руб.

Статистический анализ неэкспериментальных данных: Выбор формы связи: Пер. с англ.

1983. 384 с. Твердый переплет. Букинист. Состояние: 4. Есть погашенная библиотечная печать.

 Оглавление

Предисловие к русскому изданию

Предисловие

Глава 1

Введение

1.1. Аксиома спецификации

1.2. Шесть этапов выбора формы связи

1.3. Данные в экономических исследованиях

1.4. Схема процесса получения статистического вывода

Глава 2. Введение в байсовскую теорию статистического вывода

2.1. Объективные или субъективные вероятности?

2.2. Правило Байеса

2.3. Оценивание доли

2.4. Оценивание средней

2.5. Неинформативные априорные распределения

Глава 3. Модель линейной регрессии

3.1. Классические оценки в модели линейной регрессии (обзор)

3.2. Объединение двух выборок

3.3. Байесовские оценки в модели линейной регрессии

3.4. Многомерная нормальная выборка

Глава 4. Проверка гипотез

4.1. Проверка гипотез: аналогия из зала суда

4.2. Проверка точечной нулевой гипотезы против альтернативной точечной гипотезы

4.3. Проверка нулевой гипотезы против сложной гипотезы

4.4. Взвешенные функции правдоподобия: сопряженные априорные, распределения

4.5. Взвешенные функции правдоподобия: расплывчатые априорные распределения

4.6. Заключение

Глава 5. Интерпретация

5.1. Семейство оценок с ограничениями

5.2. Классический подход к анализу специальных методов интерпретации

5.3. Опенки Стейна и гребневая регрессия

5.4. Байесовские решения и допустимые правила Байеса

5.5 Замечания по поводу интерпретации

5.6. Как выбирать регрессию и эксплицировать априорные распределения

5.6.1. Выбор ограничений

5.6.2. Выбор взвешивающих функций

5.7. Мультиколлинеарность и анализ локальной устойчивости

5.8. Анализ глобальной чувствительности: свойства матрично-взвешенных средних

5.9. Идентификация

5.10. Примеры

Глава 6. Упрощения

6.1. Упрощение в случае условного прогноза

6.2. Условные прогнозы с причинно-следственными ограничениями

6.3. Упрощение в задаче управления

6.4. Заключение

Глава 7. Уточнение объясняющих переменных

7.1. Выводы на основе неадекватных наблюдений

7.2. Проблема ошибок в переменных

7.3. Задача уточнения объясняющей переменной

7.4. Инструментальные переменные

7.5. Случай многих уточняющих переменных

7.6. Ошибки в случае многих переменных

7.7. Априорность и уточнения

Глава 8. Процесс выбора данных

8.1. Несферическне возмущения

8.2. Выбросы и ошибки, отличные от нормальных

8.3. Объединение несоизмеримых наблюдений

8.4. Изменяющиеся во времени параметры

8.5. Выводы относительно гиперпараметров

Глава 9. Модели, инициированные данными

9.1. Формирование концепции

9.2 Правила остановки и статистический вывод

9.3. Выводы на основе предварительно упрощенных регрессионных молодей

9.4. Выводы с использованием моделей, инициированных данными

9 5. Пример: закон Боде

9.6. Заключение

Глава 10. Систематические ошибки суждений

10.1 «Объяснение ваших результатов» как следствие смешения активной памяти

10.2 Смещения в персональных вероятностях

10.3. Процессы социального обучения

Приложение 1. Свойства матриц

Приложение 2. Вероятностные распределения

Приложение 3. Доказательство теорем 5.5 и 5.8

Приложение 4. Упражнения

Лшерагура

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце