М.: Финансы и статистика, 1981. - 304 с. Рассматриваются
современные методы оценивания параметров в линейных и нелинейных
регрессиях - оценивание в условиях ошибок измерения, устойчивое и
др. Даются практические рекомендации нахождения оценок. Изучаются
статистические свойства оценок, методы построения доверительных
интервалов и проверки гипотез в линейных и нелинейных регрессиях.
Для специалистов в области моделирования социально-экономических
процессов.
Содержание:
Часть I. Линейная регрессия как безусловное математическое ожидание.
1. Классическая регрессия. Свойства оценки МНК.
2. Другие вопросы линейной регрессии.
Часть II. Альтернативные схемы и методы оценивания.
3. Регрессия как условное математическое ожидание.
4. Ошибки в независимых переменных.
5. Робастные оценки.
6. Мультиколлинеарность. Смещенные оценки.
Часть III. Нелинейная регрессия.
7. Численное нахождение оценки МНК.
8. Статистические свойства оценки МНК.
Приложение.
От себя: Одна из лучших книг по регрессионному анализу на русском языке.
Содержание:
Часть I. Линейная регрессия как безусловное математическое ожидание.
1. Классическая регрессия. Свойства оценки МНК.
2. Другие вопросы линейной регрессии.
Часть II. Альтернативные схемы и методы оценивания.
3. Регрессия как условное математическое ожидание.
4. Ошибки в независимых переменных.
5. Робастные оценки.
6. Мультиколлинеарность. Смещенные оценки.
Часть III. Нелинейная регрессия.
7. Численное нахождение оценки МНК.
8. Статистические свойства оценки МНК.
Приложение.
От себя: Одна из лучших книг по регрессионному анализу на русском языке.