Линейная и нелинейная регрессии.

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. О г л а в л е н и е: Предисловие. Часть I. Линейная регрессия как безусловное математическое ожидание. Глава 1. Классическая регрессия. Свойства оценки МНК. Глава 2. Другие вопросы линейной регрессии. Часть II. Альтернативные схемы и методы оценивания. Глава 3. Регрессия как условное математическое ожидание. Глава 4. Ошибки в независимых переменных. Глава 5. Робастные оценки. Глава 6. Мультиколлинеарность. Смещенные оценки. Часть III. Нелинейная регрессия. Глава 7. Численное нахождение оценки МНК. Глава 8. Статистические свойства оценки МНК. Приложение. Некоторые дополнительные формулы. Список использованной литературы.