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内容简介

　　《线性模型和广义线性模型（第3版）》是著名的统计学家C.R.Rao的专著， 这是扩充修订的第三版，将新的结果囊括其中，是学习线性模型理论和应用的不可多得的书籍。作者用尽量少的假设讲述了线性模型和广义线性模型。不仅运用了*小二乘理论、也有基于凸损失函数和广义估计方程的估计和检验备择方法。通过书中的各个章节和附录，理论研究和实践应用都包括其中，不仅适用于学生，而且也非常适于研究人员和专家学者。

作者简介

　　C. Radhakrishna Rao（C.R.拉奥），是国际知名学者，在数学和物理学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果，适用于科研工作者、高校教师和研究生。

内页插图

目录

Preface to the First Edition
Preface to the Second Edition
Preface to the Third Edition
Introduction
1．1 Linear Models and Regression Analysis
1．2 Plan of the Book

2 The Simple Linear Regression Model
2．1 The Linear Model
2．2 Least Squares Estimat．ion
2．3 Direct Regression Method
2．4 Properties of the Direct Regression Estimators
2．5 Centered Model
2．6 No Intercept Term Model
2．7 Maximum Likelihood Estimation
2．8 Testing of Hypotheses and Confidence Interval Estimation
2．9 Analysis of Variance
2．10 Goodness of Fit of Regression
2．11 Reverse Regression Method
2．12 Orthogonal Regression Method
2．13 Reduced Major Axis Regression Method
2．14 Least Absolute Deviation Regression Method
2．15 Estimation of Parameters when X Is Stochastic

3 The Multiple Linear Regression Model and Its Extension
3．1 The Linear Model
3．2 The Principle of Ordinary Least Squares （OLS）
3．3 Geometric Properties of OLS
3．4 Best Linear Unbiased Estimation
3．4．1 Basic Theorems
3．4．2 Linear Estimators
3．4．3 Mean Dispersion Error
3．5 Estimation （Prediction） of the Error Term ε and σ2
3．6 Classical Regression under Normal Errors
3．6．1 The Maximum-Likelihood （ML） Principle
3．6．2 Maximum Likelihood Estimation in Classical Normal Regression
3．7 Consistency of Estimators
3．8 Testing Linear Hypotheses
3．9 Analysis of Variance
3．10 Goodness of Fit
3．11 Checking the Adequacy of Regression Analysis
3．11．1 Univariate Regression
3．11．2 Multiple Regression
3．11．3 A Complex Example
3．11．4 Graphical Presentation
3．12 Linear Regression with Stochastic Regressors
3．12．1 Regression and Multiple Correlation Coefficient
3．12．2 Heterogenous Linear Estimation without Normality
3．12．3 Heterogeneous Linear Estimation under Normality
3．13 The Canonical Form
3．14 Identification and Quantification of Multicollinearity
3．14．1 Principal Components Regression
3．14．2 Ridge Estimation
3．14．3 Shrinkage Estimates
3．14．4 Partial Least Squares
3．15 Tests of Parameter Constancy
3．15．1 The Chow Forecast Test
3．15．2 The Hansen Test
3．15．3 Tests with Recursive Estimation
3．15．4 Test for Structural Change
3．16 Total Least Squares
3．17 Minimax Estimation
3．17．1 Inequality Restrictions
……
4 The Generalized Linear Regression Model
5 Exact and Stochastic Linear Restrictions
6 Prediction in the Generalized Regression Model
7 Sensitivity Analysis
8 Analysis of Incomplete Data Sets
9 Robust Regression
10 Models for Categorical Response Variables
References
Index

前言/序言

线性模型和广义线性模型（第3版） [Linear Models and Generalizations 3rd Edition] 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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　　那么，又是贺电又是信函，说的有什么不一样吗？

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当时一冲动就买了，还没有阅读，哎~

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送货相当及时，服务态度很好！

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书很好，速度也很快，专业书籍值得一阅

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外文原版，喜欢的可以看看

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这是一本关于金融数学方面的书籍，我非常喜欢。金融数学（Financial Mathematics），又称分析金融学、数理金融学、数学金融学，是20世纪80年代末、90年代初兴起的数学与金融学的交叉学科。金融数学主要运用现代数学理论和方法(如:随机分析、随机最优控制、组合分析、非线性分析、多元统计分析、数学规划、现代计算方法等)对金融(除银行功能之外,还包括投资、债券、基金、股票、期货、期权等金融工具和市场)的理论和实践进行数量的分析研究。其核心问题是不确定条件下的最优投资策略的选择理论和资产的定价理论。套利,最优和均衡是其中三个主要概念。近二十几年来，金融数学不仅对金融工具的创新和对金融市场的有效运作产生直接的影响，而且对公司的投资决策和对研究开发项目的评估(如实物期权)以及在金融机构的风险管理中得到广泛应用。金融与数学的结合越来越引起国际金融界和数学界的关注。金融数学也已经开始在我国得到了越来越广泛的重视。所以更应鼓励数学系学生去考经济金融研究生；增加经济和金融专业数学内容(而不是减少)，鼓励专家学者“下海”，以形成高素质的新型企业家、银行家集团，为我国的金融体制改革，以及我国金融市场与国际金融市场接轨、参与国际金融市场竞争，做出应有的贡献。

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　　中国的礼数怎么样

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这本书是著名的统计学家C.R.Rao的作品，非常好的，从最简单的simple linear model到generation，讲的非常好。适合机器学习的进阶学习，比较适合数学基础比较好的研究生，尤其是对统计分析的能力有很大提高。哦对了，这本书很适合和那本著名的机器学习书the elements of statistical learning配合阅读，这本书更重在模型的搭建和优化上面。

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