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【6h】

指数族半参数非线性及随机效应模型的统计诊断

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文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1模型的提出

1.1.1半参数回归模型

1.1.2随机效应模型

1.2研究现状

1.2.1半参数回归模型研究现状

1.2.2随机效应模型研究现状

1.2.3统计诊断

1.3本文主要工作

第二章指数族半参数非线性模型的统计诊断

2.1指数族半参数非线性模型

2.1.1引言

2.1.2模型的定义

2.2模型的参数估计及迭代算法

2.2.1光滑样条估计

2.2.2参数估计与迭代算法

2.2.3光滑参数λ的选择

2.2.4实例分析

2.3诊断模型

2.3.1数据删除模型

2.3.2均值漂移模型

2.3.3方差加权模型

2.4诊断分析

2.4.1诊断统计量

2.4.2实例分析

2.5局部影响分析

2.5.1局部影响分析简介

2.5.2方差加权扰动模型

2.5.3响应变量扰动

2.5.4实例分析

2.6变离差检验

2.6.1引言

2.6.2检验统计量

第三章指数族半参数非线性随机效应模型

3.1引言

3.2模型的定义及估计的算法

3.2.1模型的定义

3.2.2模型的估计算法

3.2.3实例分析

3.3正态半参数非线性随机效应模型的统计诊断

3.3.1态半参数非线性随机效应模型

3.3.2基于删除一个点的影响诊断

3.3.3基于删除一个组的影响诊断

3.4局部影响分析

3.4.1响应变量扰动模型

3.4.2方差加权扰动模型

结论

致谢

参考文献

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摘要

半参数模型和随机效应模型是当今回归分析中研究的热点课题,在实际问题尤其是在生物统计学、经济学中有着广泛的应用.该文研究了指数族半参数非线性模型和指数族半参数非线性随机效应模型,着重于统计诊断技术的方法和应用.首先给出了模型参数、非参数估计的Gauss-Newton迭代算法;然后基于单点或单组数据删除模型得到了估计的一阶诊断公式,证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并给出了识别异常点和强影响点的诊断统计量;对模型作了局部影响分析,得到了计算影响阵的简洁公式;对指数族半参数非线性模型作了变离差检验;数值实例说明了诊断方法的有效性.

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