声明
摘要
第一章 序言
§1.1 随机变量的独立性与相依性
§1.2 时间序列
§1.3 统计模型简介
§1.3.1 参数回归模型
§1.3.2 变系数回归模型
§1.3.3 非参数回归模型
§1.3.4 函数的非参数估计方法
§1.3.5 窗宽的选择
§1.4 协变量调整模型
§1.5 稀疏信号检测
第二章 相依数据下协变量调整参数回归模型
§2.1 独立同分布场合的协变量调整模型
§2.2 相依数据场合的协变量调整模型
§2.3 渐近性质
§2.4 拟合优度检验
§2.5 应用与模拟
§2.5.1 模拟计算
§2.5.2 在金融数据中的应用
§2.6 主要结果的证明
§2.7 附录
第三章 相依数据下协变量调整非参数回归模型
§3.1 引言
§3.2 模型和估计
§3.3 渐近性质
§3.4 数值计算
§3.4.1 模拟计算
§3.4.2 在金融数据中的应用
§3.5 结论证明
第四章 基于局部LRS方法的稀疏信号片段检测
§4.1 引言
§4.2 局部LRS方法
§4.3 渐近性质
§4.4 模拟计算
§4.5 结束语
参考文献
作者简介
致谢
学位论文评阅及答辩情况表
山东大学;