●前言
●第1章 緒論
● 1.1 模型
● 1.1.1 線性回歸模型
● 1.1.2 聯合均值與方差模型
● 1.1.3 雙重廣義線性模型
● 1.1.4 聯合位置、尺度與偏度模型
● 1.2 變量選擇方法
● 1.2.1 子集選擇法
● 1.2.2 繫數壓縮法
● 1.3 經驗似然推斷方法
● 1.4 統計診斷方法
● 1.5 缺失數據分析
● 1.5.1 缺失數據機制
● 1.5.2 缺失數據處理策略
●第2章 正態數據下聯合均值與方差模型
● 2.1 變量選擇
● 2.1.1 引言
● 2.1.2 變量選擇過程
● 2.1.3 迭代計算
●部分目錄

聯合均值與方差模型是一類重要的統計模型，該模型既對感興趣的均值參數建模,同時又對感興趣的方差參數建模,可以概括和描述眾多的實際問題。本書將從復雜數據和復雜模型的角度，針對聯合均值與方差模型建立一套繫統處理復雜異方差數據的統計分析方法，重點研究復雜數據下復雜聯合均值與方差模型的估計理論、統計診斷、變量選擇和經驗似然推斷方法及結合金融、經濟、質量管理、社會科學、氣候科學、環境科學、工程技術和生物醫學等學科中的一些實際復雜異方差數據作相關統計分析，為這些學科的研究和發展提供新的統計分析方法。