本书提出一种新的产生参考数据的方法构造条件统计量，称之为非参数蒙特卡洛检验(NMCT)。全书共分11章：第1章介绍蒙特卡罗检验；第2章用NMCT方法检验4种类型的分布，并且说明此方法对这些类型的检验精确有效；第3章证明NMCT方法对4种情况是渐近有效的，而且pn相合；第4~6章研究了回归模型的模型检验问题，也说明了Wild自助法在某些情况下不相合；第7~9章研究了一些用自助逼近法可以实现的问题，但是NMCT方法也很容易实现，而且功效很好；第10~11章分别介绍协方差矩阵的同方差检验和参数型coupula函数的拟合检验。
本书特别适合重抽样逼近领域或者是将重抽样逼近技术应用到其他应用领域的研究人员，以及对拟合优度检验方向有兴趣的学者。
样章试读
目录
- 《现代数学基础丛书》序
前言
第1章 蒙特卡罗检验
1.1 参数蒙特卡罗检验
1.2 非参数蒙特卡罗检验
1.2.1方法论的动机
1.2.2 基丁可独立分解随机变量的NMCT方法
1.2.3 基丁随机加权的NMCT方法
第2章 多元分布的检验
2.1 四种类型的多元分布
2.2 基于特征函数的检验统计量
2.3 模拟和实例分析
2.3.1 模拟说明
2.3.2 模拟计算
2.3.3 实例分析
第3章 对称分布拟合优度检验的渐近性
3.1 引言
3.2 检验统计量及其渐近性
3.2.1 关丁椭球对称分布的检验
3.2.2 关丁反射对称分布的检验
3.3 NMCT步骤
3.3.1 NMCT步骤在椭球对称分布检验中的应用
3.3.2 NMCT步骤在反射对称分布检验中的应用
3.3.3 模拟分析
3.4 定理的证明
第4章 回归模型的降维型检验
4.1 引言
4.2 检验统计量的渐近性质
4.3 蒙特卡罗逼近
4.4 数值分析
4.4.1 功效研究
4.4.2 残差图
4.4.3 实例分析
4.5 结论
4.6 定理的证明
第5章 部分线性模型的拟合优度检验
5.1 引言
5.2 检验统计量及其极限性质
5.2.1 构造统计量的思想和方法
5.2.2 β和γ的估计
5.2.3 统计量的渐近性质
5.3 NMCT逼近
5.4 数值分析
5.4.1 模拟研究
5.4.2 实例分析
5.5 定理的证明
5.5.1 假设条件
5.5.2 第5.2节定理的证明
5.5.3 第5.3节定理的证明
第6章 多维回归模型的拟合优度检验
6.1 引言
6.2 检验统计量及其渐近性
6.2.1 得分类型的检验
6.2.2 渐近性和功效研究
6.2.3 权重函数W的选择
6.2.4 回归参数的似然比检验
6.3 NMCT的步骤
6.3.1 关于TT(的下标n)分布的NMCT逼近
6.3.2 关于∧(的下标n)分布的NMCT逼近
6.4 模拟和应用
6.4.1 关于得分类型的模型检验
6.4.2 用∧(的下标n)统计量的诊断
6.4.3 实例分析
6.5 定理的证明
第7章 回归模型的异方差性检验
7.1 引言
7.2 检验的构造及其性质
7.2.1 检验统计量的构造
7.2.2 T(的下标n)和W(的下标n)的渐近性质
7.3 蒙特卡罗逼近
7.4 模拟分析
7.5 定理的证明
7.5.1 假定条件
7.5.2 第7.2节中定理的证明
7.5.3 第7.3节中定理的证明
第8章 变系数模型的拟合优度检验
8.1 引言
8.2 统计量的构造
8.3 统计量的渐近性质
8.3.1 更新过程的方法
8.3.2 NMCT逼近
8.4 数值分析
8.4.1 蒙特卡罗模拟
8.4.2 AIDS数据分析
8.5 定理的证明
第9章 平均剩余寿命回归模型的检验
9.1 引言
9.2 检验统计量的渐近性质
9.3 蒙特卡罗逼近
9.4 模拟分析
9.5 定理证明
第10章 协方差矩阵的同方差检验
10.1 引言
10.2 检验统计量的构造
10.3 蒙特卡罗逼近
10.3.1 传统自助法
10 3 2 NMCT逼近
10.3.3 置换检验
10.3.4 模拟分析
10.4 定理的证明
第11章 参数型copula函数的拟合检验
11.1 引言
11.2 检验统计量及其渐近分布
11.3 NMCT
11.4 模拟分析
11.5 定理的证明
参考文献
索引
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