　　《估计方程及结构方程模型的统计推断》阐述了估计方程及结构方程模型新的研究成果，全书分为5章，分别介绍了估计方程及结构方程模型的基本理论和方法、带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析方法、基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择方法、结构方程模型中潜在变量选择的探讨，以及基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断问题等。此外，《估计方程及结构方程模型的统计推断》还介绍了这些理论和方法在医学、心理学和社会学等领域的若干具体应用。
　　《估计方程及结构方程模型的统计推断》可作为统计学、医学、心理学、社会学等专业研究生的参考书，也可供相关专业的研究生、教师和统计工作者参考。

内页插图

第1章绪论
1．1 估计方程推断方法概述
1．2 结构方程模型概述
1．3 缺失数据
1．4 Bayes经验似然方法

第2章带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析
2．1 引言
2．2 带有MNAR数据的Bayes经验似然
2．3 Bayes局部影响分析
2．3．1 Bayes扰动模型及流形
2．3．2 局部影响测度
2．3．3 Bayes局部影响分析的步骤
2．4 拟合优度统计量
2．5 数值分析
2．5．1 模拟研究
2．5．2 实例分析
2．6 定理证明
2．7 本章小结

第3章基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择
3．1 引言
3．2 估计方程下的：Bayes变量选择
3．2．1 Bayes经验似然
3．2．2 Bayes变量选择
3．2．3 后验概率相合性
3．3 数值分析
3．3．1 模拟研究
3．3．2 买例分析
3．4 定理证明
3．5 本章小结

第4章结构方程模型中的潜在变量选择
4．1 引言
4．2 潜在变量选择
4．2．1 模型介绍
4．2．2 方法
4．2．3 渐近性质
4．3 计算过程
4．3．1 极大惩罚对数似然函数的ECM算法
4．3．2 标准误差估计
4．3．3 调节参数的选择
4．4 模拟研究
4．4．1 实验1
4．4．2 实验2
4．5 实例分析
4．6 定理证明
4．7 本章小结

第5章基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断
5．1 引言
5．2 模型
5．3 Bayes经验似然估计
5．4 数值分析
5．4．1 模拟研究
5．4．2 实例分析
5．5 本章小结
参考文献

前言/序言

　　本书是根据当前统计学热点问题和学术成果，并结合作者的研究成果撰写而成的，既考虑了内容的科学性和应用性，又体现了学术思想。本书在写作上，注重阐述方法论、理论证明、模拟计算和实例分析；在结构上，每一章介绍一个问题，读者可以独立阅读任何一章的内容。本书涉及的概率论和数理统计的一些基础知识，假定读者已经熟悉，所以没有一一介绍，初学者可以避开阅读理论证明部分。本书展示最新的研究成果，阐述估计方程及结构方程模型的统计理论和方法，包括估计方程用于处理缺失数据、参数的Bayes经验似然估计，经验似然下的Bayes局部影响分析，经验似然下的Baycs变量选择，处理Bayes经验似然的蒙特卡罗算法，结构方程模型中潜在变量的选择，分位数结构方程模型中的参数的Baves经验似然估计等。本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了相关的研究资料，也为实际应用者提供了一些数据分析方法和计算模拟方法，同时也为有兴趣了解此领域的读者提供了参考。
　　本书依托于云南省科技领军人才培养项目，由张艳青、唐年胜、赵慧共同撰写。
　　由于作者水平有限，加之撰写时间仓促，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
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