版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、北京化工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文日期:二。一六年五月十五日學(xué)位論文數(shù)據(jù)集中圖分類號02127學(xué)科分類號11067論文編號1001020160898密級不保密學(xué)位授予單位代碼10010學(xué)位授予單位名稱北京化工大學(xué)作者姓名王倩瑩學(xué)號2012200898獲學(xué)位專業(yè)名稱數(shù)學(xué)獲學(xué)位專業(yè)代碼0701課題來源自選項目研究方向應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計論文題目半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型的估計、檢驗及模型選擇半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型,隨機效應(yīng),固定效應(yīng),Hausman檢驗,Boots
2、trap關(guān)鍵詞抽樣論文答辯曰期2016年5月15曰幸論文類型基礎(chǔ)研究學(xué)位論文評閱及答辯委員會情況姓名職稱工作單位學(xué)科專長指導(dǎo)教師李志強副教授北京化工大學(xué)非參數(shù)統(tǒng)計評閱入1劉強教授首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)概率統(tǒng)計評閱人2王利副教授北京化工大學(xué)概率統(tǒng)計答辯委員會主席楊國孝教授北京理工大學(xué)金融數(shù)學(xué)答辯委員1楊豐梅教授北京化工大學(xué)最優(yōu)化理論及應(yīng)用答辯委員2許蘭喜教授北京化工大學(xué)微分方程答辯委員3妻廣峰教授北京化工大學(xué)超平面構(gòu)形答辯委員4崔麗鴻教授北京化
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型:理論及其應(yīng)用.pdf
- 面板數(shù)據(jù)模型的異常值檢驗.pdf
- 面板數(shù)據(jù)模型
- 面板數(shù)據(jù)模型的檢驗方法研究.pdf
- 半?yún)?shù)帶固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的經(jīng)驗似然.pdf
- 面板數(shù)據(jù)模型分析及應(yīng)用.pdf
- 縱向數(shù)據(jù)模型方差分量的估計和檢驗.pdf
- 面板數(shù)據(jù)模型實例分析
- eviews面板數(shù)據(jù)模型詳解
- 高維面板數(shù)據(jù)模型中協(xié)變量選擇和異方差檢驗.pdf
- 三維面板數(shù)據(jù)模型的序列相關(guān)檢驗.pdf
- 46229.半?yún)?shù)模型的估計與檢驗
- 35121.半?yún)?shù)時空數(shù)據(jù)模型及其應(yīng)用
- 面板數(shù)據(jù)模型中的非參數(shù)統(tǒng)計方法及其應(yīng)用.pdf
- stata面板數(shù)據(jù)模型操作命令
- 關(guān)于污染數(shù)據(jù)模型參數(shù)估計的若干結(jié)果.pdf
- 縱向數(shù)據(jù)半?yún)?shù)回歸模型的估計理論.pdf
- 生存數(shù)據(jù)模型的變量選擇.pdf
- 面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健分析方法研究.pdf
- 空間面板數(shù)據(jù)模型的研究及其應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論