Methods_of_Statistical_Model_Estimation_（Using_R）_2013

资 源 简 介

Methods_of_Statistical_Model_Estimation_（Using_R）_2013

详 情 说 明

统计模型估计方法是数据分析中的核心环节，2013年基于R语言的实现为研究者提供了高效工具包。参数估计主要分为两大类：点估计和区间估计，其中最大似然估计(MLE)通过优化似然函数寻找最可能生成观测数据的参数值，R中常用`optim()`函数或专用包实现。矩估计则更直观，通过样本矩与理论矩匹配求解参数，适合闭式解存在的情况。R语言的`stats`基础包和`MASS`等扩展包封装了常见分布（正态、泊松等）的估计方法，用户只需输入数据即可自动计算标准误和置信区间。对于广义线性模型等复杂结构，`glm()`函数支持链接函数选择和迭代加权最小二乘估计。实际应用中需注意估计量的无偏性、有效性等性质评估，R的模拟函数(`replicate()`)可帮助进行蒙特卡洛验证。2013年后，随着贝叶斯估计的普及，Stan和`rstanarm`等包进一步扩展了R的估计方法生态。