非線性回歸模型變點分析

前言
第1章 變點問題
1．1 變點問題概述
1．2 時間序列變點問題
1．2．1 時間序列變點的離線檢測
1．2．2 時間序列變點的在線監(jiān)測
1．3 面板（縱向）數(shù)據(jù)變點問題
1．4 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1．4．1 基本概念
1．4．2 重要定理
1．4．3 基本方法
1．5 本書主要內(nèi)容
第2章 多項式回歸模型變點的監(jiān)測
2．1 相依誤差下多項式回歸模型持久性變點的監(jiān)測
2．1．1 序貫更新殘差過程
2．1．2 監(jiān)測方法
2．2 厚尾相依誤差下多項式回歸模型持久性變點的監(jiān)測
2．2．1 滑動核加權(quán)方差比率的監(jiān)測
2．2．2 Bootstrap近似
2．3 多項式回歸模型系數(shù)變點的監(jiān)測
2．3．1 一階多項式回歸模型變點的監(jiān)測
2．3．2 P階多項式回歸模型變點的監(jiān)測
2．4 數(shù)值模擬與實例分析
2．4．1 數(shù)值模擬
2．4．2 實例分析
2．5 本章小結(jié)
第3章 非參數(shù)回歸模型變點的檢測和估計
3．1 非參數(shù)回歸模型均值函數(shù)結(jié)構(gòu)變點的監(jiān)測
3．1．1 均值函數(shù)的小波變換
3．1．2 主要結(jié)果
3．1．3 變點監(jiān)測的Bootstrap方法
3．2 非參數(shù)回歸模型方差變點的監(jiān)測
3．2．1 監(jiān)測方法
3．2．2 主要結(jié)果
3．3 異方差非參數(shù)回歸模型的變點估計
3．3．1 函數(shù)的小波變換
3．3．2 均值變點小波估計
3．3．3 方差變點小波估計
3．4 含單位根誤差的非參數(shù)函數(shù)回歸模型均值變點檢測
3．4．1 小波變換的正則性
3．4．2 小波變換與中心極限定理
3．4．3 檢驗統(tǒng)計量的構(gòu)造
3．4．4 檢驗的一致性
3．4．5 變點位置的估計及收斂速度
3．5 無窮方差厚尾過程中非參數(shù)函數(shù)的小波估計
3．5．1 模型與假設(shè)
3．5．2 變點位置的小波估計
3．5．3 非參數(shù)回歸函數(shù)的小波估計
3．6 數(shù)值模擬與實例分析
3．6．1 數(shù)值模擬
3．6．2 實例分析
3．7 本章小結(jié)
第4章 相依誤差下非線性回歸模型方差變點的監(jiān)測
4．1 均值函數(shù)為常函數(shù)時方差變點的在線監(jiān)測
4．1．1 開放式變點監(jiān)測
4．1．2 封閉式變點監(jiān)測
4．2 均值函數(shù)為隨機變量函數(shù)時方差變點的在線監(jiān)測
4．2．1 方差變點的平方CUSUM監(jiān)測方法
4．2．2 改進的方差變點的平方CUSUM監(jiān)測方法
4．3 數(shù)值模擬與實例分析
4．3．1 數(shù)值模擬
4．3．2 實例分析
4．4 本章小結(jié)
第5章 含變點的非線性半?yún)?shù)混合效應(yīng)聯(lián)合模型的參數(shù)估計
5．1 混合效應(yīng)聯(lián)合模型
5．1．1 聯(lián)合模型的設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)
5．1．2 兩階段方法
5．1．3 似然方法
5．1．4 貝葉斯方法
5．1．5 其他聯(lián)合分布
5．1．6 小結(jié)
5．2 含變點和測量誤差的半?yún)?shù)非線性混合效應(yīng)模型的貝葉斯推斷
5．2．1 模型
5．2．2 參數(shù)估計的貝葉斯推斷
5．2．3 實例分析
5．2．4 結(jié)論
參考文獻