估计方程及结构方程模型的统计推断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张艳青，唐年胜，赵慧 著

图书标签:

• 统计学
• 计量经济学
• 结构方程模型
• 估计方程
• 统计推断
• 回归分析
• 模型评估
• 假设检验
• 数据分析
• 应用统计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030532060

版次：1

商品编码：12275647

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：114

字数：140000

正文语种：中文

内容简介

　　《估计方程及结构方程模型的统计推断》阐述了估计方程及结构方程模型新的研究成果，全书分为5章，分别介绍了估计方程及结构方程模型的基本理论和方法、带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析方法、基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择方法、结构方程模型中潜在变量选择的探讨，以及基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断问题等。此外，《估计方程及结构方程模型的统计推断》还介绍了这些理论和方法在医学、心理学和社会学等领域的若干具体应用。
　　《估计方程及结构方程模型的统计推断》可作为统计学、医学、心理学、社会学等专业研究生的参考书，也可供相关专业的研究生、教师和统计工作者参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 估计方程推断方法概述
1．2 结构方程模型概述
1．3 缺失数据
1．4 Bayes经验似然方法

第2章 带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析
2．1 引言
2．2 带有MNAR数据的Bayes经验似然
2．3 Bayes局部影响分析
2．3．1 Bayes扰动模型及流形
2．3．2 局部影响测度
2．3．3 Bayes局部影响分析的步骤
2．4 拟合优度统计量
2．5 数值分析
2．5．1 模拟研究
2．5．2 实例分析
2．6 定理证明
2．7 本章小结

第3章 基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择
3．1 引言
3．2 估计方程下的：Bayes变量选择
3．2．1 Bayes经验似然
3．2．2 Bayes变量选择
3．2．3 后验概率相合性
3．3 数值分析
3．3．1 模拟研究
3．3．2 买例分析
3．4 定理证明
3．5 本章小结

第4章 结构方程模型中的潜在变量选择
4．1 引言
4．2 潜在变量选择
4．2．1 模型介绍
4．2．2 方法
4．2．3 渐近性质
4．3 计算过程
4．3．1 极大惩罚对数似然函数的ECM算法
4．3．2 标准误差估计
4．3．3 调节参数的选择
4．4 模拟研究
4．4．1 实验1
4．4．2 实验2
4．5 实例分析
4．6 定理证明
4．7 本章小结

第5章 基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断
5．1 引言
5．2 模型
5．3 Bayes经验似然估计
5．4 数值分析
5．4．1 模拟研究
5．4．2 实例分析
5．5 本章小结
参考文献

前言/序言

　　本书是根据当前统计学热点问题和学术成果，并结合作者的研究成果撰写而成的，既考虑了内容的科学性和应用性，又体现了学术思想。本书在写作上，注重阐述方法论、理论证明、模拟计算和实例分析；在结构上，每一章介绍一个问题，读者可以独立阅读任何一章的内容。本书涉及的概率论和数理统计的一些基础知识，假定读者已经熟悉，所以没有一一介绍，初学者可以避开阅读理论证明部分。本书展示最新的研究成果，阐述估计方程及结构方程模型的统计理论和方法，包括估计方程用于处理缺失数据、参数的Bayes经验似然估计，经验似然下的Bayes局部影响分析，经验似然下的Baycs变量选择，处理Bayes经验似然的蒙特卡罗算法，结构方程模型中潜在变量的选择，分位数结构方程模型中的参数的Baves经验似然估计等。本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了相关的研究资料，也为实际应用者提供了一些数据分析方法和计算模拟方法，同时也为有兴趣了解此领域的读者提供了参考。
　　本书依托于云南省科技领军人才培养项目，由张艳青、唐年胜、赵慧共同撰写。
　　由于作者水平有限，加之撰写时间仓促，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

《现代统计推断基础：从经典到贝叶斯》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代统计推断框架，重点涵盖从经典概率论基础到前沿的贝叶斯统计方法的理论构建与实际应用。全书内容精心编排，逻辑清晰，力求在保证理论严谨性的同时，兼顾其实用性与可读性。 第一部分：概率论与统计学基础 本部分首先回顾了概率论的核心概念，包括随机变量、概率分布（离散型与连续型）、矩的概念以及大数定律与中心极getDeclared定理。在此基础上，本书详细阐述了统计推断的基石——统计模型的概念及其数学表示。 我们深入探讨了充分性、完备性以及统计量分布的性质，为后续的估计理论打下坚实的基础。特别地，针对多维随机变量的联合分布、条件分布及其在多元统计中的应用进行了详尽的分析。 第二部分：点估计与区间估计的理论与实践 第二部分聚焦于统计推断的核心任务之一：参数估计。我们首先系统介绍了基于矩估计（Method of Moments, MoM）和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、性质及其计算方法。对于MLE，本书详细剖析了其渐近性质，包括一致性、渐近正态性和渐近有效性。 在估计量的优度评价方面，我们引入了费希尔信息、Cramér-Rao下界，用以衡量估计量的效率。随后，本书引入了贝叶斯估计的初步概念，将先验信息纳入估计框架，并对比了频繁派（Frequentist）与贝叶斯估计在哲学基础和实际操作上的差异。 区间估计部分，本书不仅涵盖了基于正态近似和枢轴量的置信区间构造方法，还引入了更具鲁棒性的非参数方法，如自助法（Bootstrap）和混换法（Permutation Tests），以应对数据不满足特定分布假设的情况。 第三部分：假设检验的严谨性与检验力分析 假设检验是统计推断的另一重要支柱。本部分从 Neyman-Pearson 准则出发，系统阐述了最尤性检验（Likelihood Ratio Test, LRT）的构建与应用。我们详细分析了I类错误（显著性水平）和II类错误（检验力）的概念，并讨论了如何平衡这两类错误。 本书对各种经典检验进行了深入剖析，包括均值、方差的单样本和多样本检验（如t检验、F检验、卡方检验）。对于方差齐性检验，如Levene检验等，我们讨论了其在实际应用中的适用范围和局限性。此外，对于大样本检验，Z检验和基于大样本近似的检验方法被置于重要位置。 第四部分：线性模型的深入剖析 线性模型是应用统计学中最常用且功能强大的工具之一。本部分将重点放在普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）在线性回归中的应用。我们从一元线性回归开始，逐步推广到多元线性模型，详细推导了参数估计量的性质（无偏性、有效性，依赖于Gauss-Markov定理）。 回归诊断是模型应用的关键环节。本书专门设立章节讨论了多重共线性、异方差性（Heteroscedasticity）和自相关性（Autocorrelation）的识别与处理。对于异方差，我们介绍了稳健标准误（Robust Standard Errors）和加权最小二乘法（WLS）的应用。 在模型选择方面，我们比较了赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等准则，并讨论了逐步回归（Stepwise Regression）方法的利弊。此外，时间序列数据的线性建模，如自回归（AR）和移动平均（MA）模型的初步介绍，也为理解动态系统提供了基础。 第五部分：非参数统计与数据驱动方法 面对日益复杂的数据结构和对分布假设的放松需求，非参数统计方法的重要性日益凸显。本部分介绍了秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）等替代经典参数检验的方法。 我们还深入探讨了非参数回归技术，如局部加权散点平滑估计（LOWESS/LOESS），展示了它们如何在不预设函数形式的情况下捕获数据的内在趋势。核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）作为一种强大的密度函数估计工具，也被详细介绍，并讨论了核函数选择和带宽选择对估计效果的影响。 第六部分：贝叶斯统计推断的现代视角 本书的最后一部分将读者引向现代统计推断的前沿——贝叶斯方法。在回顾了贝叶斯定理后，本书详述了共轭先验和非共轭先验的选择策略。 核心内容集中于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的应用，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。通过这些计算工具，读者将学会如何从复杂的后验分布中进行有效抽样，并计算后验均值、后验标准差以及构建后验可信区间。最后，本书简要介绍了贝叶斯模型比较的基本概念，如贝叶斯因子（Bayes Factor），为读者提供了更全面的统计推断工具箱。 目标读者 本书适合统计学、计量经济学、生物统计学、社会科学及工程学等领域的高年级本科生、研究生以及需要深入理解统计推断原理的科研人员和数据分析师。阅读本书需要具备微积分和线性代数的基础知识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满热情的跨学科研究者，我的研究领域涉及信息科学和认知科学的交叉。在我的研究中，经常需要处理大量的实验数据，并尝试构建模型来解释复杂的认知过程。我一直被“估计方程”和“结构方程模型”这两个术语所吸引，因为我知道它们在处理那些具有复杂结构和潜在影响因素的数据时非常强大。然而，我发现市面上很多关于这些方法的书籍要么过于理论化，要么过于偏向某个特定领域，让我难以找到一本能够系统、全面地介绍这两个概念并侧重于统计推断的书籍。我猜测，这本书将是我一直在寻找的那一本。我非常期待书中能够详细介绍估计方程在处理各种类型数据时的应用，例如时间序列数据、纵向数据，以及可能存在的测量误差。同时，我希望能深入理解结构方程模型的构建过程，包括潜变量的定义、路径的设定、模型的识别以及拟合优度的评估。更重要的是，我希望这本书能够详细阐述在这些模型下如何进行有效的统计推断，包括如何检验模型假设、如何解释估计参数的统计意义，以及如何进行模型比较和模型修正。我希望这本书能够成为我理解和应用这些先进统计工具的桥梁，让我能够更准确地分析我的研究数据，并得出更具说服力的结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下深刻的印象，简洁却不失专业感，封面的配色是那种沉稳的蓝色，搭配白色的字体，让人一眼就能联想到严谨的学术研究。我是一个在统计学领域摸索多年的研究生，平时接触的大多是教材和期刊论文，读到这样一本专门针对估计方程和结构方程模型的著作，内心是充满了期待的。我特别好奇书中是如何将这两个概念融会贯通的，毕竟它们在统计建模中扮演着不同的角色，却又有着千丝万缕的联系。我猜想，作者一定是从基础的估计方程理论出发，逐步深入到更复杂的结构方程模型，并且在模型构建、参数估计、拟合优度检验等方面都有详细的阐述。我对于书中可能涉及到的实际案例分析尤其感兴趣，因为理论知识再丰富，如果不能与实际数据相结合，就显得有些空洞。我期望书中能够提供一些真实世界的研究场景，展示如何运用这些模型来解决实际问题，例如在心理学、社会学、经济学等领域，它们是如何帮助研究者理解复杂变量之间的关系，并从中得出有价值的结论。我个人在研究中也经常遇到需要处理多变量、潜在变量以及模型辨识等问题，所以这本书在我看来，不仅仅是一本学术读物，更像是一位经验丰富的导师，能够指引我走出迷茫。我期待着通过阅读它，能够提升我在这两个领域的理论认知和实践能力，为我的研究提供更坚实的理论支撑和方法指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“估计方程及结构方程模型的统计推断”听起来非常具有学术深度，这正是我一直以来所追求的。我是一名在职的统计学讲师，平时在给学生讲授统计学原理时，常常会遇到一些超出经典参数估计范围的问题，尤其是在处理一些复杂的、非线性的或者具有潜在结构的统计模型时。我对“估计方程”（Estimation Equations）这个概念并不陌生，我知道它在某些情况下比传统的最大似然估计方法更具优势，尤其是在数据存在非独立性或者协方差结构未知的情况下。而“结构方程模型”（Structural Equation Models）更是我一直想要深入钻研的领域，它能够帮助我们分析复杂的因果关系和潜在变量。我推测，这本书将不仅仅停留在理论层面，而是会详细阐述如何进行统计推断，这包括参数估计的统计性质，例如一致性、渐近正态性等，以及如何进行假设检验和区间估计。我特别期待书中能够提供一些清晰的数学推导过程，并解释这些推导背后的统计学直觉。同时，我希望书中也能包含一些关于模型选择和模型比较的内容，因为在实际应用中，我们经常需要比较不同的模型，选择最适合数据的模型。我希望这本书能够成为我教学和科研的有力工具，帮助我为学生们提供更全面、更深入的统计学知识。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书似乎触及了我一直以来研究中的一个重要盲点。我是一名刚开始接触实证研究的博士生，在学习了基础的回归分析后，我发现很多现象的背后并非简单的线性关系，而是存在着隐藏的结构和复杂的相互作用。我听说过估计方程（Estimation Equations）和结构方程模型（Structural Equation Models）的大名，但一直觉得它们是比较高深的统计工具，门槛较高，不敢贸然深入。这本书的出现，恰好填补了我的这个空白。我猜测，书中会从最基本的统计原理讲起，循序渐进地介绍估计方程的核心思想，比如它在处理非正态数据或者复杂协方差结构时的优势。然后，再巧妙地过渡到结构方程模型，解释如何利用潜变量的概念来捕捉那些无法直接测量的抽象构念。我尤其关注书中对于模型构建的指导，比如如何根据理论假设来设定路径，如何进行模型诊断和修正，以及如何解释模型结果的统计意义。我希望书中能够提供一些清晰的图示和详细的步骤，帮助我理解这些复杂的模型。另外，我对于模型假设的讨论也很感兴趣，因为我知道任何统计模型的有效性都离不开其背后的一系列假设，了解这些假设的含义以及如何检验它们，对于避免误读模型结果至关重要。我期待这本书能够带我进入一个全新的统计建模世界，让我能够更自信地处理复杂的研究问题。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我立刻联想到我正在进行的一个跨学科研究项目。这个项目涉及到多个领域的理论，需要构建一个复杂的模型来解释不同变量之间的因果关系。我是一名生物统计学背景的研究人员，在我的学科领域，我们通常使用线性混合模型或者广义线性模型来处理数据，但对于如何整合多个潜变量以及检验潜在的结构关系，则显得有些力不从心。我听说过“估计方程”和“结构方程模型”这两个概念，也知道它们在处理复杂模型时非常强大，但一直没有找到一本能够系统讲解这两个方法的书籍。这本书的出版，简直就是为我量身定制的。我推测，书中会首先深入浅出地介绍估计方程的基本原理，包括它在不同场景下的应用，例如在纵向数据分析或者缺失数据处理方面的优势。然后，这本书很可能会详细阐述结构方程模型的核心概念，如潜变量、显变量、路径分析、因子分析等，并详细介绍如何建立和检验这些模型。我特别期待书中能够包含一些实际的研究案例，能够展示如何在生物医学、流行学或者其他相关领域应用这些模型。我需要知道如何将我的研究问题转化为一个结构方程模型，如何选择合适的拟合指标来评估模型的好坏，以及如何解释模型结果的统计学意义和实际意义。我希望这本书能够帮助我理解并掌握这些先进的统计技术，从而提升我研究的科学性和严谨性。