内容简介

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。1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。

图书目录

《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