非線性回歸模型變點(diǎn)分析

前言
第1章 變點(diǎn)問題
1．1 變點(diǎn)問題概述
1．2 時間序列變點(diǎn)問題
1．2．1 時間序列變點(diǎn)的離線檢測
1．2．2 時間序列變點(diǎn)的在線監(jiān)測
1．3 面板（縱向）數(shù)據(jù)變點(diǎn)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(xiàng)式回歸模型變點(diǎn)的監(jiān)測
2．1 相依誤差下多項(xiàng)式回歸模型持久性變點(diǎn)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(xiàng)式回歸模型持久性變點(diǎn)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(xiàng)式回歸模型系數(shù)變點(diǎn)的監(jiān)測
2．3．1 一階多項(xiàng)式回歸模型變點(diǎn)的監(jiān)測
2．3．2 P階多項(xiàng)式回歸模型變點(diǎn)的監(jiān)測
2．4 數(shù)值模擬與實(shí)例分析
2．4．1 數(shù)值模擬
2．4．2 實(shí)例分析
2．5 本章小結(jié)
第3章 非參數(shù)回歸模型變點(diǎn)的檢測和估計(jì)
3．1 非參數(shù)回歸模型均值函數(shù)結(jié)構(gòu)變點(diǎn)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(diǎn)監(jiān)測的Bootstrap方法
3．2 非參數(shù)回歸模型方差變點(diǎn)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(diǎn)估計(jì)
3．3．1 函數(shù)的小波變換
3．3．2 均值變點(diǎn)小波估計(jì)
3．3．3 方差變點(diǎn)小波估計(jì)
3．4 含單位根誤差的非參數(shù)函數(shù)回歸模型均值變點(diǎn)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(yàn)統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造
3．4．4 檢驗(yàn)的一致性
3．4．5 變點(diǎn)位置的估計(jì)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(jì)
3．5．1 模型與假設(shè)
3．5．2 變點(diǎn)位置的小波估計(jì)
3．5．3 非參數(shù)回歸函數(shù)的小波估計(jì)
3．6 數(shù)值模擬與實(shí)例分析
3．6．1 數(shù)值模擬
3．6．2 實(shí)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(diǎn)的監(jiān)測
4．1 均值函數(shù)為常函數(shù)時方差變點(diǎn)的在線監(jiān)測
4．1．1 開放式變點(diǎn)監(jiān)測
4．1．2 封閉式變點(diǎn)監(jiān)測
4．2 均值函數(shù)為隨機(jī)變量函數(shù)時方差變點(diǎn)的在線監(jiān)測
4．2．1 方差變點(diǎn)的平方CUSUM監(jiān)測方法
4．2．2 改進(jìn)的方差變點(diǎn)的平方CUSUM監(jiān)測方法
4．3 數(shù)值模擬與實(shí)例分析
4．3．1 數(shù)值模擬
4．3．2 實(shí)例分析
4．4 本章小結(jié)
第5章 含變點(diǎn)的非線性半?yún)?shù)混合效應(yīng)聯(lián)合模型的參數(shù)估計(jì)
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(diǎn)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(jì)的貝葉斯推斷
5．2．3 實(shí)例分析
5．2．4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)