安:01104922 Zbl 0886.62001 戴维森,A。C、 。;辛克利,D。五。 Bootstrap方法及其应用 ZH 剑桥统计与概率数学丛书,1。剑桥:剑桥大学出版社。x、 582页(1997年)。 1997
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62-01 62G09号 引导;参数化;非参数;半参数;线性回归模型;广义线性模型;非线性模型;时间序列 Bootstrap方法是一种计算机密集型的统计分析方法,使用模拟来获得可靠的标准误差、置信区间和其他测量不确定度的问题。这本书提供了一个广泛和最新的涵盖了大量的应用实例,以及基本理论,而不强调数学活力。除了参考书目和附录外,这本书的材料分为十一章。第2章描述了用于参数和非参数模型的单个样本的重采样方法的性质。第三章将基本思想推广到多样本、半参数和光滑模型。显著性和置信区间是第4章和第5章的主题。接下来的三章讨论适用于线性回归模型、广义线性模型和非线性模型以及时间序列、空间数据和点过程的重采样方法。第9章描述了方差缩减技术(如平衡模拟)如何适用于改进模拟。第10章描述了似然函数的各种半参数形式以及与重采样方法密切相关的基本思想。第11章简要介绍了软件包中的重采样例程。 K、 阿拉姆(克莱姆森)