高維統(tǒng)計模型的估計理論與模型識別

　　本書系統(tǒng)介紹了半變系數(shù)復雜數(shù)據(jù)模型、廣義半?yún)?shù)部分可加模型、廣義半變系數(shù)模型、隨機邏輯擴散方程和非平穩(wěn)高維統(tǒng)計模型的估計理論和模型識別，同時探討了當前備受關注的變量選擇、分位數(shù)回歸、高維分類和大數(shù)據(jù)等問題。 本書的主要創(chuàng)新之處是將非線性數(shù)據(jù)、相依數(shù)據(jù)、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)引入高維統(tǒng)計模型，發(fā)展了估計理論和模型識別方法；對稀疏高維統(tǒng)計模型引入了正則方法和變量選擇來提高高維統(tǒng)計模型的識別能力和預測精度；對非平穩(wěn)隨機微分方程發(fā)展了穩(wěn)健推斷理論和基于局部停時的空間推斷方法；對高維分類模型引入不同懲罰函數(shù)建立了正則分類模型，利用（組）坐標下降算法得到了快速收斂的迭代估計，提高了稀疏分類模型的預測精度。 本書可作為統(tǒng)計學及相關專業(yè)的本科生、研究生和科研工作人員的參考書。

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