綫性模型和廣義綫性模型（第3版） [Linear Models and Generalizations 3rd Edition] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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內容簡介

　　《綫性模型和廣義綫性模型（第3版）》是著名的統計學傢C.R.Rao的專著， 這是擴充修訂的第三版，將新的結果囊括其中，是學習綫性模型理論和應用的不可多得的書籍。作者用盡量少的假設講述瞭綫性模型和廣義綫性模型。不僅運用瞭*小二乘理論、也有基於凸損失函數和廣義估計方程的估計和檢驗備擇方法。通過書中的各個章節和附錄，理論研究和實踐應用都包括其中，不僅適用於學生，而且也非常適於研究人員和專傢學者。

作者簡介

　　C. Radhakrishna Rao（C.R.拉奧），是國際知名學者，在數學和物理學界享有盛譽。本書凝聚瞭作者多年科研和教學成果，適用於科研工作者、高校教師和研究生。

內頁插圖

目錄

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

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質量不錯，值得購買。

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這是一本關於金融數學方麵的書籍，我非常喜歡。金融數學（Financial Mathematics），又稱分析金融學、數理金融學、數學金融學，是20世紀80年代末、90年代初興起的數學與金融學的交叉學科。金融數學主要運用現代數學理論和方法(如:隨機分析、隨機最優控製、組閤分析、非綫性分析、多元統計分析、數學規劃、現代計算方法等)對金融(除銀行功能之外,還包括投資、債券、基金、股票、期貨、期權等金融工具和市場)的理論和實踐進行數量的分析研究。其核心問題是不確定條件下的最優投資策略的選擇理論和資産的定價理論。套利,最優和均衡是其中三個主要概念。近二十幾年來，金融數學不僅對金融工具的創新和對金融市場的有效運作産生直接的影響，而且對公司的投資決策和對研究開發項目的評估(如實物期權)以及在金融機構的風險管理中得到廣泛應用。金融與數學的結閤越來越引起國際金融界和數學界的關注。金融數學也已經開始在我國得到瞭越來越廣泛的重視。所以更應鼓勵數學係學生去考經濟金融研究生；增加經濟和金融專業數學內容(而不是減少)，鼓勵專傢學者“下海”，以形成高素質的新型企業傢、銀行傢集團，為我國的金融體製改革，以及我國金融市場與國際金融市場接軌、參與國際金融市場競爭，做齣應有的貢獻。

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　　相比較而言，賀電更具禮節性，而親署函更有實際的內涵。文字估計不多，但句句都是要害。

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綫性模型是統計模型的基礎，本書是專著！推薦專業人員使用！

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