累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立及其在經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用研究

第一章 導(dǎo)論
1.1 研究的背景、目的與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的
1.1.3 研究意義
1.2 本書的內(nèi)容及其結(jié)構(gòu)
1.3 在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的研究中要以研究方法論為指導(dǎo)
1.3.1 集聚與個(gè)體
1.3.2 事前假設(shè)與事后假設(shè)
1.3.3 真理性的檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
1.3.4 邏輯分析與統(tǒng)計(jì)分析
1.3.5 相關(guān)分析與因果分析
1.4 本書的研究方法
第二章 多層的普遍性與多層模型文獻(xiàn)綜述
2.1 多層的普遍性
2.1.1 自然現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)
2.1.2 社會(huì)現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)
2.1.3 思維現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)
2.2 多層統(tǒng)計(jì)模型的文獻(xiàn)綜述
2.2.1 在參數(shù)估計(jì)方法方面
2.2.2 在處理方差分量方面
2.2.3 在處理誤差方面
2.2.4 在處理多個(gè)響應(yīng)變量方面
2.2.5 在非線性多層模型方面
2.2.6 在處理不同類型的數(shù)據(jù)方面
2.2.7 在處理缺失數(shù)據(jù)方面
2.2.8 在析因分析多層結(jié)構(gòu)方程模型方面
2.2.9 多層模型應(yīng)用越來越廣泛
第三章 累加多層線性模型的基礎(chǔ)理論
3.1 一般多層線性模型簡(jiǎn)介
3.1.1 二層數(shù)據(jù)與單層模型
3.1.2 二層模型的形式
3.1.3 二層模型的估計(jì)
3.1.4 殘差估計(jì)
3.2 灰色系統(tǒng)模型簡(jiǎn)介
3.2.1 灰色系統(tǒng)的含義
3.2.2 灰色系統(tǒng)的建模思想
3.2.3 生成數(shù)據(jù)
3.2.4 灰色模型的分類
第四章 多層統(tǒng)計(jì)模型在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的應(yīng)用研究
4.1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有關(guān)理論
4.1.1 古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論
4.1.2 新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論
4.1.3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素分析
4.1.4 新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論
4.1.5 內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論
4.1.6 巴羅的增長(zhǎng)理論
4.2 泛珠三角經(jīng)濟(jì)合作區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證分析
4.2.1 泛珠三角經(jīng)濟(jì)合作區(qū)簡(jiǎn)介
4.2.2 數(shù)據(jù)介紹
4.2.3 數(shù)據(jù)分析
4.2.4 結(jié)論與建議
第五章 隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
5.1 單變量隨機(jī)系數(shù)的累加多層模型的建立
5.1.1 生成數(shù)
5.1.2 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計(jì)模型的形式
5.1.3 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計(jì)模型的方差分量模型的參數(shù)估計(jì)
5.1.4 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計(jì)模型的參數(shù)估計(jì)
5.1.5 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計(jì)模型的殘差估計(jì)
5.1.6 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計(jì)模型的等價(jià)形式
5.2 多變量隨機(jī)系數(shù)累加多層模型的建立
5.2.1 多變量累加二層統(tǒng)計(jì)模型的形式
5.2.2 多變量累加二層統(tǒng)計(jì)模型的殘差估計(jì)
5.2.3 多變量累加二層統(tǒng)計(jì)模型的等價(jià)形式
第六章 隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用研究
6.1 單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用
6.1.1 在香蕉組織績(jī)效分析中的應(yīng)用
6.1.2 在香蕉組織績(jī)效預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
6.1.3 在泛珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)巾的應(yīng)用
6.2 多變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用
6.2.1 在香蕉組織績(jī)效分析中的應(yīng)用
6.2.2 在香蕉組織績(jī)效預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
第七章 改進(jìn)的隨機(jī)系數(shù)的累加多層統(tǒng)計(jì)模型建立及其應(yīng)用
7.1 改進(jìn)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
7.1.1 優(yōu)化的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
7.1.2 對(duì)數(shù)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
7.1.3 冪的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
7.2 改進(jìn)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
7.2.1 在香蕉績(jī)效預(yù)測(cè)上的應(yīng)用研究
7.2.2 在泛珠三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)上的應(yīng)用研究
第八章 整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.1 單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.1.1 建模的條件
8.1.2 模型的構(gòu)造
8.1.3 參數(shù)估計(jì)
8.1.4 殘差整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型
8.1.5 整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型在應(yīng)用中的數(shù)據(jù)整理方法
8.2 多變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.2.1 建模的條件
8.2.2 模型的構(gòu)造
8.2.3 參數(shù)估計(jì)
8.2.4 多重共線性的產(chǎn)生原因初探和克服方法
8.3 改進(jìn)的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.3.1 優(yōu)化的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.3.2 對(duì)數(shù)的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
8.3.3 冪的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
第九章 整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
9.1 單變量整體模式累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
9.1.1 香蕉組織的績(jī)效分析
9.1.2 香蕉組織的績(jī)效預(yù)測(cè)
9.1.3 泛珠三角區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析
9.1.4 泛珠三角區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)
9.2 多變量整體模式累加模型的應(yīng)用
9.2.1 香蕉組織的績(jī)效分析
9.2.2 香蕉組織的績(jī)效預(yù)測(cè)
9.3 改進(jìn)的單變量整體模式累加模型的應(yīng)用
9.3.1 改進(jìn)的單變量整體模式的累加模型在香蕉組織績(jī)效預(yù)測(cè)上的應(yīng)用
9.3.2 改進(jìn)的單變量整體模式的累加模型在泛三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)上的應(yīng)用
第十章 新舊數(shù)據(jù)取舍累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立及其應(yīng)用
10.1 新舊數(shù)據(jù)取舍累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
10.1.1 全數(shù)據(jù)累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
10.1.2 新息累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
10.1.3 新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的建立
10.2 新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
10.2.1 隨機(jī)系數(shù)及改進(jìn)的新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
10.2.2 改進(jìn)的隨機(jī)系數(shù)新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
10.2.3 整體模式及其改進(jìn)的新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
10.2.4 改進(jìn)的整體模式新陳代謝累加多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用
第十一章 結(jié)論與展望
11.1 研究結(jié)論
11.2 創(chuàng)新點(diǎn)
11.3 研究的局限性和未來的展望
11.3.1 研究的局限性
11.3.2 未來的展望
參考文獻(xiàn)