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首页> 外文期刊>Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics >Local Influence for Spatially Correlated Binomial Data: An Application to the Spodoptera frugiperda Infestation in Corn
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Local Influence for Spatially Correlated Binomial Data: An Application to the Spodoptera frugiperda Infestation in Corn

机译：本地对空间相关的二项式数据的影响：玉米山上山茶蛋白菌侵染的应用

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Influence diagnostics are valuable tools for understanding the influence of data and/or model assumptions on the results of a statistical analysis. This paper proposes local influence for the analysis of spatially correlated binomial data. We consider a spatial model with a binomial marginal distribution and logit link function. Generalized estimating equations via Fisher's scoring are used for estimating the parameters. We present an application to the spatial Spodoptera frugiperda infestation where the generalized estimating equations are used to identify potential influential observations by the local influence analysis. The spatial prediction with and without the influential points is compared. The results show that the presence of the influential observation in the data changes statistical inference, the predicted values and the respective maps. A simulation study considering different scenarios shows the performance of the local influence diagnostic method.
机译：影响诊断是理解数据和/或模型假设对统计分析结果的有价值的工具。 本文提出了对空间相关二项式数据分析的局部影响。 我们考虑具有二项式边缘分布和Logit链路功能的空间模型。 通过Fisher评分的广义估计方程用于估计参数。 我们向空间Spodoptera Frugiperda侵扰申请施用，其中广义估计方程用于通过局部影响分析来识别潜在的影响力观察。 比较了与有影响力的空间预测。 结果表明，数据在数据中存在影响的影响，改变了统计推断，预测值和各个地图。 考虑不同场景的仿真研究表明了局部影响诊断方法的性能。

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