Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. Выбор формы связи

М.: Финансы и статистика, 1983. — 381 с. — (Математико-статистические методы за рубежом).В десяти главах книги американского учёного рассматривается специфика построения статистических соотношений, отражающих связи между данными, полученными в процессе практических наблюдений, а не в результате специально поставленных экспериментов.
Для преподавателей и студентов вузов.Предисловие к русскому изданию
Предисловие
Введение
Аксиома спецификации
Шесть этапов выбора формы связи
Данные в экономических исследованиях
Схема процесса получения статистического вывода
Введение и байесовскую теорию статистического вывода
Объективные или субъективные вероятности?
Правило Байеса
Оценивание доли
Оценивание средней
Неинформативные априорные распределения
Модель линейной регрессии
Классические оценки в модели линейной регрессии (обзор)
Объединение двух выборок
Байесовские оценки в модели линейной регрессии
Многомерная нормальная выборка
Проверка гипотез
Проверка гипотез: аналогия из зала суда
Проверка точечной нулевой гипотезы против альтернативной точечной гипотезы
Проверка нулевой гипотезы против сложной гипотезы
Взвешенные функции правдоподобия: сопряженные априорные распределения
Взвешенные функции правдоподобия: расплывчатые априорные распределения
Заключение
Интерпретация
Семейство оценок с ограничениями
Классический подход к анализу специальных методов интерпретации
Оценки Стейна и гребневая регрессия
Байесовские решения и допустимые правила Байеса
Замечания по поводу интерпретации
Как выбирать регрессию и эксплицировать априорные распределения
Мультиколлинеарность и анализ локальной устойчивости
Анализ глобальной чувствительности; свойства матрично-взвешенных средних
Идентификация
Примеры
Упрощения
Упрощение в случае условного прогноза
Условные прогнозы с причинно-следственными ограничениями
Упрощение в задаче управления
Заключение
Уточнение объясняющих переменных
Выводы на основе неадекватных наблюдений
Проблема ошибок в переменных
Задача уточнения объясняющей переменной
Инструментальные переменные
Случай многих уточняющих переменных
Ошибки в случае многих переменных
Априорность и уточнения
Процесс выбора данных
Несферические возмущения
Выбросы и ошибки, отличные от нормальных
Объединение несоизмеримых наблюдений
Изменяющиеся во времени параметры
Выводы относительно гиперпараметров
Модели, инициированные данными
Формирование концепции
Правила остановки и статистический вывод
Выводы на основе предварительно упрощенных регрессионных моделей
Выводы с использованием моделей, инициированных данными
Пример: закон Боде
Заключение
Систематические ошибки суждений
Объяснение ваших результатов» как следствие смешения активной памяти
Смешения в персональных вероятностях
Процессы социального обучения
Приложения
Свойства матриц
Вероятностные распределения
Доказательство теорем 6.5 и 5.8
Упражнения
Литература