線性模型引論

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．隨機向量二次型的均值與方差
4．矩陣(線性變換)的廣義逆
習題一
第二章 線性回歸模型(一)：參數(shù)估計
1．線性回歸模型
2．β的最小二乘估計
3．可估參數(shù)函數(shù)與Gauss—Markov定理
4．б2的估計，許定理
5．設計矩陣的正交結構
6．引入新的回歸因子
7．β的加權最小二乘估計
8．帶有線性約束的參數(shù)估計
9．有效估計
10．估計量的可容許性
11．貝葉斯(Bayes)估計
12*．完全充分統(tǒng)計量及其與UMVUE的關系
習題二
第三章線性回歸模型（二）
假設檢驗與區(qū)間估計
1.線性假設的F檢驗
2.相關性檢驗
3.擬合優(yōu)度檢驗
4.帶有初始約束條件的假設檢驗
5.置信區(qū)間（區(qū)域）
6.響應變量的預報區(qū)間
7.關于的檢驗
習題三
第四章方差分析與協(xié)方差分析模型
1.單因素試驗中的方差分析模型
一種方式分組模型
2.雙因素試驗中的方差分析模型
--兩種方式分組模型
3.沒有重復試驗的兩種方式分組模型
4.等重復的多種方式分組模型
5.分層設計模型
6.丟失觀測值時的方差分析
7.協(xié)方差分析模型
習題四
第五章方差分量模型
1.模型與問題
2.方差分量的估計（一）
極大似然估計（MLE）
3.方差分量的估計（二）
最小二乘估計（LSE）
4.方差分量的估計（三）
無偏不變最小模2次估計（MINQE（U，I））
5.方差分量的MINQE（U，NND）
習題五
參考書目