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2020-06-24 16:12 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　《零過多數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及其應(yīng)用》系統(tǒng)介紹ZI數(shù)據(jù)和相關(guān)ZI模型的統(tǒng)計(jì)推斷原理、方法和應(yīng)用。內(nèi)容主要包括：ZI 模型參數(shù)的極大似然估計(jì)、Bayes估計(jì)、基于經(jīng)典方法的影響診斷、基于K-L距離的Bayes影響診斷、ZI參數(shù)和散度參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)，ZI隨機(jī)效應(yīng)模型參數(shù)的極大似然和Bayes估計(jì)、基于經(jīng)典方法的影響診斷、基于K-L距離的Bayes影響診斷、回歸系數(shù)和散度參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)、方差成分檢驗(yàn)，ZI模型及相應(yīng)的隨機(jī)效應(yīng)模型中與均值函數(shù)有關(guān)的協(xié)變量函數(shù)形式和聯(lián)系函數(shù)形式的誤判檢驗(yàn)等。
　　《零過多數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及其應(yīng)用》可作為理工科應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、公共衛(wèi)生、生物醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生命科學(xué)、社會(huì)學(xué)專業(yè)大學(xué)生和研究生的教學(xué)參考書，亦可供相關(guān)專業(yè)的教師、科技人員和統(tǒng)計(jì)工作者參考。

作者簡介:

目錄:《現(xiàn)代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書》序
前言

第1章零過多數(shù)據(jù)及預(yù)備知識(shí)
1．1 什么是零過多數(shù)據(jù)
1．2 零過多計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)際案例
1．3 預(yù)備知識(shí)——常用的離散分布

第2章經(jīng)典ZI模型的統(tǒng)計(jì)分析
2．1 ZI模型及其參數(shù)估計(jì)
2．1．1 經(jīng)典ZI模型
2．1．2 參數(shù)估計(jì)及其算法
2．1．3 實(shí)例分析
2．2 ZI參數(shù)的score檢驗(yàn)
2．2．1 ZIP回歸模型
2．2．2 ZINB回歸模型
2．2．3 ZIGLM回歸模型
2．2．4 實(shí)例分析
2．3 偏大離差的score檢驗(yàn)
2．4 統(tǒng)計(jì)診斷
2．4．1 基于數(shù)據(jù)刪除模型的診斷方法
2．4．2 基于局部影響分析的診斷方法
2．4．3 實(shí)例分析

第3章廣義ZI泊松模型的統(tǒng)計(jì)分析
3．1 廣義ZI泊松回歸模型及其參數(shù)估計(jì)
3．1．1 廣義ZI泊松回歸模型
3．1．2 極大似然估計(jì)的Gauss-Newton迭代法
3．1．3 極大似然估計(jì)的EM算法
3．2 基于數(shù)據(jù)刪除模型的統(tǒng)計(jì)診斷
3．2．1 數(shù)據(jù)刪除模型和參數(shù)估計(jì)
3．2．2 基于數(shù)據(jù)刪除模型的診斷統(tǒng)計(jì)量
3．3 基于局部影響分析的統(tǒng)計(jì)診斷
3．4 ZI參數(shù)和散度參數(shù)的score檢驗(yàn)
3．4．1 ZI參數(shù)和散度參數(shù)的存在性檢驗(yàn)
3．4．2 ZI參數(shù)和散度參數(shù)的齊性檢驗(yàn)
3．5 均值函數(shù)的誤判檢驗(yàn)
3．5．1 協(xié)變量函數(shù)形式的誤判檢驗(yàn)
3．5．2 聯(lián)系函數(shù)的誤判檢驗(yàn)
3．6 模擬研究
3．6．1 影響分析的隨機(jī)模擬
3．6．2 ZI參數(shù)和散度參數(shù)檢驗(yàn)功效的隨機(jī)模擬
3．7 實(shí)例分析
3．7．1 影響診斷統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用
3．7．2 ZI參數(shù)和散度參數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用
3．7．3 均值函數(shù)誤判檢驗(yàn)的應(yīng)用
3．8 小結(jié)

第4章廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型的統(tǒng)計(jì)分析
4．1 廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型及其參數(shù)估計(jì)
4．1．1 廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型
4．1．2 一般參數(shù)估計(jì)
4．1．3 EM算法
4．2 基于數(shù)據(jù)刪除模型的統(tǒng)計(jì)診斷
4．2．1 刪除一個(gè)觀測數(shù)據(jù)
4．2．2 刪除一組觀測數(shù)據(jù)
4．3 基于局部影響分析的統(tǒng)計(jì)診斷
4．3．1 數(shù)據(jù)加權(quán)擾動(dòng)
4．3．2 解釋變量擾動(dòng)
4．4 ZI參數(shù)的score檢驗(yàn)
4．5 散度參數(shù)和回歸系數(shù)的score檢驗(yàn)
4．5．1 散度參數(shù)的score檢驗(yàn)
4．5．2 回歸系數(shù)的score檢驗(yàn)
4．6 方差成分檢驗(yàn)
4．7 均值函數(shù)的誤判檢驗(yàn)
4．7．1 協(xié)變量函數(shù)形式的誤判檢驗(yàn)
4．7．2 聯(lián)系函數(shù)的誤判檢驗(yàn)
4．8 模擬研究
4．8．1 影響分析的隨機(jī)模擬
4．8．2 ZI參數(shù)檢驗(yàn)功效的隨機(jī)模擬
4．8．3 散度參數(shù)和回歸系數(shù)檢驗(yàn)功效的隨機(jī)模擬
4．8．4 方差成分檢驗(yàn)功效的隨機(jī)模擬
4．9 實(shí)例分析
4．9．1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用
4．9．2 影響診斷統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用
4．9．3 均值函數(shù)誤判檢驗(yàn)的應(yīng)用
4．10 小結(jié)

第5章廣義ZI泊松模型的Bayes統(tǒng)計(jì)分析
5．1 廣義ZI泊松回歸模型的Bayes估計(jì)及其MCMC算法
5．1．1 先驗(yàn)分布
5．1．2 Bayes估計(jì)及其MCMC算法
5．2 廣義ZI泊松回歸模型基于數(shù)據(jù)刪除模型的Bayes影響分析
5．3 廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型的Bayes估計(jì)及其MCMc算法
5．3．1 先驗(yàn)分布
5．3．2 Bayes估計(jì)及其MCMC算法
5．4 廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型基于數(shù)據(jù)刪除模型的Bayes影響分析
5．5 模擬研究和實(shí)例分析
5．5．1 廣義ZII泊松回歸模型Bayes分析的模擬研究和實(shí)例分析
5．5．2 廣義ZI泊松隨機(jī)效應(yīng)模型Bayes分析的模擬研究和實(shí)例分析
5．6 小結(jié)

參考文獻(xiàn)
名詞索引
《現(xiàn)代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書》已出版書目

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