《线性模型分析原理》求取 ⇩

第一章概率论和统计学的基本原理1

§1.1 概率1

§1.2 随机变量2

§1.3 概率分布5

§1.4 统计估计量9

§1.5 假设检验12

第二章矩阵运算的原理和方法17

§2.1 矩阵的简单运算17

§2.2 线性独立性和矩阵的秩20

§2.3 矩阵求逆和广义逆矩阵21

§2.4 随机向量和随机矩阵24

§2.5 二次型的分布25

§3.1 回归模型27

第三章简单线性回归模型27

§3.2 回归方程的估计28

§3.3 回归参数的推断33

§3.4 回归估计和预测36

§3.5 方差分析方法的应用37

§3.6 自变量和相依变量均为随机变量时的回归分析40

§3.7 通过原点的回归模型45

第四章多元线性回归模型48

§4.1 多元回归模型48

§4.2 回归参数的估计和最佳线性无偏估计50

§4.3 方差分析及平方和的分解54

§4.4 广义线性检验60

§4.5 回归参数和预测的区间估计64

§4.6 通过原点的多元回归模型67

§4.7 多项式回归模型70

§4.8 变量的选择73

第五章其它多元回归模型87

§5.1 正交多项式回归模型87

§5.2 指示变量回归模型90

第六章非线性回归模型103

§6.1 内蕴线性和非线性回归103

§6.2 非线性回归参数的估计106

§6.3 非线性回归参数的推断108

第七章线性模型与方差分析111

§7.1 方差分析模型和参数估计111

§7.2 可估计性和可估计的线性函数116

§7.3 约束性模型的参数估计118

§7.4 完全随机区组试验设计的方差分析模型121

§7.5 固定模型和随机模型130

§7.6 双因素析因设计和套设计方差分析136

§7.7 成对性状的协方差分量估算150

第八章混合线性模型的统计分析160

§8.1 混合线性模型160

§8.2 方差分析估计法（Henderson方法Ⅲ）162

§8.3 最大似然法和限制性最大似然法原理166

§8.4 最小范数二次无偏估计法169

§8.5 方差分量的统计检验与区间估计187

§8.6 随机效应值的线性无偏预测192

§8.7 混合线性模型固定效应的估计196

§8.8 Markov链蒙特卡罗分析方法204

参考文献210

索引212