Хей Дж. — Введение в методы байесовского статистического вывода :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Хей Дж. — Введение в методы байесовского статистического вывода

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Введение в методы байесовского статистического вывода

Автор: Хей Дж.

Аннотация:

В основе книги лежит концепция байесовского использования априорной информации в сочетании с накапливаемыми результатами наблюдений для выработки рациональных решений. Изложенные математические методы используются далее в задачах оценивания долей, средних дисперсий и регрессионных моделей. Кратко рассматриваются системы управлений.
Для статистиков, экономистов и других специалистов, интересующихся эконометрией и статистикой.

Язык:

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1987

Количество страниц: 335

Добавлена в каталог: 24.02.2007

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

t-отношение      222 259
t-распределение      46—47
t-распределение и ожидаемое значение средней      174 175
t-распределение и ожидания о коэффициентах соотношения      210—211 246 321—322
t-распределение и прогнозные значения      237
Авторегрессия остатков      278—280
Адаптивные ожидания      266—269 283
Адекватность      8
Апостериорные ожидания      90 95
Аппроксимирующие переменные      265—266
Априорные ожидания      90 95
Априорные ожидания, эквивалентная выборка      130 166
Арифметическая средняя      33—35
Байеса теорема      6 13 51 94—116 130 150 164 172 196 246 318—322
Байеса теорема обобщенная (для событий)      100
Байесовский анализ модели с одновременными уравнениями      309—312
Байесовский подход к статистике (в сравнении с классическим)      5—9 140—141 179—185 218—222
Бета-распределение      41—42
Бета-распределение, дисперсия      42
Бета-распределение, применение к определению доли      110—113 117 122—126
Бета-распределение, средняя      42
Векторные обозначения      78—83
Вероятностная область      84—85
Вероятностная область минимальной площади      84—85
Вероятностная трактовка процессов и событий      12 13 17—89
Вероятностные законы      37 38 47 50 51
Вероятностные интервалы      30—32 133 140—141 159 181—183 203 211 219 247 258 302
Вероятность      13 17—89
Взаимно исключающие события      48 94 100 106
Выбор с возвращениями и без возвращений      135
Выборочная дисперсия остатков модифицированная      215
Выборочная доля      130 132
Выборочная средняя      158
Гамма-распределение      46 119
Гамма-распределение и ожидания относительно переменной      164 171
Гетероскедастичность      277—278
Гомоскедастичность      277—278
Дарбина — Уотсона статистика      282
Двумерная функция распределения вероятностей      55—62
Двумерное распределение вероятностей      55—62
Двумерный случай      55—78
Детерминированная часть регрессии      191
Детерминированность      23
Дискретные переменные      23
Дисперсия      36—38
Дисперсия выборочная модифицированная      175
Дисперсия остатков      190—192
Дисперсия остатков для совокупности данных      206—211 246
Дисперсия остатков модифицированная      215
Дисперсия остатков, формулы в конкретных случаях      207 210—211 217 246
Дисперсия совокупности      14 162—188
Дисперсия совокупности, формулы в конкретных случаях      164—165 169—175
Дифференцирование      317
Доверительные интервалы      140—141 179—185 218—219
Доля      14 109 121
Доля в совокупности      108—112 128—145
Доля в совокупности, формулы в конкретных случаях      129 137
Достаточность информации о выборочной средней      158
Зависимость      78
Значимость      184—185 220—222
Идентификация      305—309
Изокванты      84—85
Интегрирование      317
Информативность      50 93
Информация      17 70 90—119 128—135
Качество подгонки      222—227
Классический подход к статистике      6—8 140—141 179—185 218—222
Ковариация      86
Койка распределенные лаги      272
Коэффициент корреляции      86 249
Коэффициент соотношения      192
Коэффициент соотношения для совокупности данных      194—196 210—211 246
Коэффициент соотношения для совокупности данных, формулы в конкретных случаях      196 210—211 217 246
Коэффициенты наименьших квадратов      215 247 248
Кумулятивная вероятность      20 56
Лаги      257 266—273
Лаги распределенные      272—273
Лаговая зависимая переменная      269
Лаговые независимые переменные      270—273
Левотреугольное распределение      41 123
Линейная модель нормальной регрессии      192
Линейная регрессия двух переменных      190 и далее
Линейная регрессия многих переменных      244 и далее
Линия подгонки      202
Маргинальная склонность к потреблению      17 227 231—235 259
Маргинальные распределения      62—70
Маргинальные распределения, связь с совместным распределением      62—70
Медиана      33
Мера разброса      36—38
Мера связи      86
Методы для моделей с одним уравнением      295—305
Множественная регрессия      244 и далее
Мода      33—34
Модели с одним уравнением      294
Модели с одновременными уравнениями      15 190 294—315
Мультиколлинеарность      274
Мультиколлинеарность, влияние на апостериорную точность      250—251
Мультиколлинеарность, отсутствие апостериорной информации      274
Наименьших квадратов коэффициенты      215 247—248
Наименьших квадратов линия подгонки      202
Наименьших квадратов соотношение, получаемое при подгонке      247
Недетерминированная часть регрессии      191
Независимые переменные      74—75 81 93
Независимые события      74—75 81 87 93
Нелинейные уравнения      273—274
Неопределенность      12
Непрерывные переменные      23
Несобственная функция плотности      136
Нормальное распределение      43—46 147 191
Нормальное распределение и ожидания относительно коэффициентов      194 318—320
Нормальное распределение и ожидания относительно коэффициентов средней      114 116—117 149 171
Нормальное распределение остатков      278 319
Нормальное распределение остатков двумерное      85

Нормальное распределение остатков совместное      85
Нормальное распределение остатков стандартное      43—46
Нормальное распределение остатков, таблица      324
Нулевая гипотеза (нуль-гипотеза)      183—185 219—222
Объективные вероятности      140
Одновременные уравнения      15 190 294—315
Ожидаемое значение      34
Ожидания      266—269
Ожидания апостериорные      90 95
Ожидания априорные      90 95
Ожидания рациональные      266
Остаточный член      190
Отсутствие априорной информации      116—117 135—140 142 159 166 170 174—176 196 207
Оценивание      180
Оценки точечные, интервальные      180
Параметры приведенной формы      299
Параметры структурной формы      299
Перекрестные данные      см. «Пространственные»
Переменные      18
Переменные дискретные      23
Переменные независимые      74—75 81 93
Переменные непрерывные      23
Переменные экзогенные, эндогенные      299
Площадь под кривой функции плотности вероятностей      28 39—40 43 136
Полиномиально распределенные лаги      272
Правдоподобие      95 96 101 107 172
Правотреугольное распределение      41 123
Предельная (маргинальная) склонность к потреблению      17 227 231—235 259
Предельные вероятности      107
Предельные распределения      135 159
Предположение о независимости      300
Предположение о нормальности для регрессии      278
Предположение о прочих равных условиях, его роль в теории      190
Предположения о регрессионной модели      275—276
Преобразование соотношения      277—280
Приведенная форма      299
Проверка гипотез      142 180 183—185 219—222
Прогноз      236—238
Программы для компьютера      254 280 322—323
Пуассона распределение      119
Равномерное распределение      39—41 128
Равномерное распределение двумерное      61
Равномерное распределение, дисперсия      40
Равномерное распределение, средняя      40
Рандомизированная выборка      127 149 194 275—276
Распределение лаги      272—273
Распределение лаги Койка      272
Распределение Пуассона      119
Рациональность      18 94
Рациональные ожидания      266
Регрессия      189—315
Сверхидентификация      308 309
Сверхидентифицированное уравнение      309
Сверхидентифицируемость      308 309
Символ произведения $(\Pi)$       317
Символ суммирования $(\Sigma)$       317
События      18
События взаимно исключающие      48 94 100
События независимые      50 96—97
Совместная функция распределения      55—62
Спрос на деньги      283—290
Сравнение теорий      222—227 262 288—290
Средняя      33—35
Средняя арифметическая      33—35
Средняя арифметическая совокупности      14 113—116 146—188
Средняя арифметическая совокупности, формулы в конкретных случаях      151 159 173—175
Средняя совокупности      113 146—188
Стандартная ошибка коэффициентов      215 249 258
Стандартная ошибка регрессии      215
Стандартная ошибка регрессии (точность)      167 253
Стандартное отклонение      36—37
Стандартное отклонение выборочное модифицированное      175 225 252
Стандартное отклонение остатков модифицированное      215 249 288
Статистика Дарбина — Уотсона      282
Степени свободы t-распределения      46
Степени свободы распределения хи-квадрат      46
Структурная форма      299
Структурные параметры      299
Ступенчатая функция      21 57
Субъективные вероятности      7—8 17
Теорема Байеса      6 13 51 94—116 130 150 164 172 196 246 319—322
Теснота линейной связи      86
Точность      152 163
Уравнение поведения (поведенческая гипотеза)      267
Уравнения нелинейные      273—274
Условные вероятности      47—50 97
Условные распределения      70—78 150
Фиктивные переменные      263—265
Функция вероятностей двумерная      58
Функция вероятностей двумерная многомерная      81
Функция вероятностей двумерная совместная      55—62
Функция вероятностей одномерная      25—26
Функция плотности распределения вероятностей двумерная      59—60
Функция плотности распределения вероятностей многомерная      81
Функция плотности распределения вероятностей несобственная      136
Функция плотности распределения вероятностей одномерная      26—29
Функция плотности распределения вероятностей совместная      55—62
Функция потребления, оценка по данным временных рядов      227—229 254—262 312—313
Функция потребления, оценка по пространственным данным      232—236
Функция распределения вероятностей      19—24 56—62
Функция распределения вероятностей двумерная      55—62
Функция распределения вероятностей совместная      55—62
Функция распределения вероятностей, случай двух переменных      55—62
Хи-квадрат распределение      46
Хи-квадрат распределение и дисперсия остатков      207 210—211 246 252 322
Центральная предельная теорема      191
Центральной тенденции характеристики      32—35
Частичная корректировка данных      269—270 283—284
Экзогенные переменные      299
Эконометрия (прикладной аспект)      283—290
Экономическая теория      13 14
Экономические соотношения      14 189
Эндогенные переменные      299

О проекте