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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《線性模型引論》的編寫(xiě)力求深入淺出、重點(diǎn)突出、講述詳細(xì)、論證清楚，以使讀者逐步掌握線性模型的基本理論與方法。線性統(tǒng)計(jì)模型（簡(jiǎn)稱為線性模型）是非常重要的一種統(tǒng)計(jì)模型，這一方面是由于它包括了一系列統(tǒng)計(jì)模型，諸如線性回歸模型、方差分析與協(xié)方差分析模型、方差分量模型等等，這些統(tǒng)計(jì)模型在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中都有著廣泛而重要的應(yīng)用；另一方面，線性模型的基本理論與方法也為其它統(tǒng)計(jì)理論與方法提供了基本的工具。.正因?yàn)榫€性模型在理論與應(yīng)用上具有十分重要的作用，近年來(lái)，許多高等學(xué)校將其列為必選課或有關(guān)課程的基本內(nèi)容。為了滿足統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生及數(shù)學(xué)系高年級(jí)學(xué)生教學(xué)之需要，我們編寫(xiě)了“線性統(tǒng)計(jì)模型講義”，并在我校數(shù)學(xué)系多次使用。經(jīng)過(guò)不斷修改、充實(shí)，才逐步形成這本“線性模型引論”。它可供學(xué)生一個(gè)學(xué)期（每周4學(xué)時(shí)）教學(xué)課程之用，也可供有關(guān)專業(yè)教師及科技工作者參考。線性模型的內(nèi)容十分豐富，作為一個(gè)學(xué)期使用的教材，只能講述其中最基本的內(nèi)容。在這種意義下，《線性模型引論》又可視為“線性模型簡(jiǎn)明教程”。

作者簡(jiǎn)介

　　楊文禮，1937年5月出生于安徽省宿縣（今宿州市）。1960年畢業(yè)于北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，畢業(yè)后留校工作至今。曾任中國(guó)概率統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)理事、副秘書(shū)長(zhǎng)?，F(xiàn)任北師大數(shù)學(xué)系教授，從事數(shù)理統(tǒng)計(jì)方向的科研與教學(xué)工作。研究領(lǐng)域有線性統(tǒng)計(jì)模型、多元統(tǒng)計(jì)等。已在《中國(guó)科學(xué)》、《數(shù)學(xué)年刊》、《Statistics》等國(guó)內(nèi)外著名刊物上發(fā)表論文數(shù)+篇，其中的多篇已被國(guó)際公認(rèn)的權(quán)威檢索刊物SCl收載；已出版著作有《增長(zhǎng)曲線模型中的參數(shù)估計(jì)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》等；并培養(yǎng)出一批數(shù)理統(tǒng)計(jì)方向的研究生。

圖書(shū)目錄

第一章一般線性模型，矩陣的廣義逆.
1．引言與模型
2．一般線性模型
3．隨機(jī)向量二次型的均值與方差
4．矩陣(線性變換)的廣義逆
習(xí)題一
第二章線性回歸模型(一)：參數(shù)估計(jì)
1．線性回歸模型
2．β的最小二乘估計(jì)
3．可估參數(shù)函數(shù)與Gauss—Markov定理
4．б2的估計(jì)，許定理
5．設(shè)計(jì)矩陣的正交結(jié)構(gòu)
6．引入新的回歸因子
7．β的加權(quán)最小二乘估計(jì)
8．帶有線性約束的參數(shù)估計(jì)
9．有效估計(jì)
10．估計(jì)量的可容許性
11．貝葉斯(Bayes)估計(jì)
12*．完全充分統(tǒng)計(jì)量及其與UMVUE的關(guān)系
習(xí)題二
第三章線性回歸模型（二）
假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)
1.線性假設(shè)的F檢驗(yàn)
2.相關(guān)性檢驗(yàn)
3.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
4.帶有初始約束條件的假設(shè)檢驗(yàn)
5.置信區(qū)間（區(qū)域）
6.響應(yīng)變量的預(yù)報(bào)區(qū)間
7.關(guān)于的檢驗(yàn)
習(xí)題三
第四章方差分析與協(xié)方差分析模型
1.單因素試驗(yàn)中的方差分析模型
一種方式分組模型
2.雙因素試驗(yàn)中的方差分析模型
--兩種方式分組模型
3.沒(méi)有重復(fù)試驗(yàn)的兩種方式分組模型
4.等重復(fù)的多種方式分組模型
5.分層設(shè)計(jì)模型
6.丟失觀測(cè)值時(shí)的方差分析
7.協(xié)方差分析模型
習(xí)題四
第五章方差分量模型
1.模型與問(wèn)題
2.方差分量的估計(jì)（一）
極大似然估計(jì)（MLE）
3.方差分量的估計(jì)（二）
最小二乘估計(jì)（LSE）
4.方差分量的估計(jì)（三）
無(wú)偏不變最小模2次估計(jì)（MINQE（U，I））
5.方差分量的MINQE（U，NND）
習(xí)題五
參考書(shū)目