1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.3.1理论预备知识
1.3.2模型应用研究
1.4 本文结构安排
2 高斯线性模型中的 WALS 方法
2.1 正交化
2.2 约束最小二乘
2.3 等价性定理
2.4 拉普拉斯估计
2.5 WALS估计的实现
2.6 本章小结
3 广义线性模型中的 WALS 方法
3.1 广义线性模型介绍
3.2 极大似然估计
3.2.1一步极大似然估计
3.2.2一步极大似然估计的渐近性质
3.3 WALS估计
3.3.1尺度与半正交变换
3.3.2变换模型的一步极大似然估计
3.3.3等价性定理
3.3.4贝叶斯权重组合和先验的选择
3.3.5一步迭代WALS估计
3.3.6模型参数的光滑函数的估计
3.4本章小结
4 基于 WALS 估计方法的应用研究
4.1线性模型模拟数据分析
4.1.1线性模型模拟1
4.1.2线性模型模拟2
4.2线性模型实证数据分析
4.3广义线性模型实证数据分析
4.3.1逻辑回归实证数据分析
4.3.2泊松回归实证数据分析
4.4本章小结
5 结论与展望
参考文献
附 录
致谢
声明
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