Logistic模型的统计诊断

系统地分析了Logistic模型的统计诊断,将线性模型的诊断方法运用到Logistic模型。推导出数据删除模型一阶近似的参数估计公式,并给出数据删除模型与均值漂移模型的等价性;推导了判别强影响点或异常点的诊断统计量如Score统计量、广义Cook距离、似然距离等。通过实例分析证实了该诊断方法的有效性。     

竞争失效产品加速寿命试验的广义线性模型分析

本文利用广义线性模型方法研究了竞争失效产品恒定应力加速寿命试验的统计分析，其联系函数由产品各失效机理的加速方程组成，这样利用广义线性模型软件可得到参数估计，在计算上简便可行，同时我们还得到加速方程系数ｂ１．．．ｂｍ相等的检验方法。     

对数幂广义威布尔回归模型的全局影响分析

基于幂广义威布尔模型,文章给出了对数幂广义威布尔回归模型并研究了相应的参数估计．同时利用数据删除方法详细探讨了该回归模型全局影响问题,得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离、似然距离和WK统计量．最后。通过数值实例验证了文章中给出的诊断方法的有效性．     

抽样调查中的最优广义校正估计

推广了模型校正方法去估计线性参数和双线性参数，并证明了广义模型校正估计在广义校正估计类中是最优的．     

线性模型和广义线性模型中的一种强影响点的显著性检验法

根据强影响点的实际意义,提出一种强影响点的显著性检验模型。解决了线性模型和广义线性模型的强影响点的显著性检验问题,其中的检验统计量分别是Ｆ检验统计量和Ｓｃｏｒｅ检验统计量,实例表明此法较好．     

具有Rao的简单协方差结构的生长曲线模型的局部影响判断

利用矩阵的广义影响函数和广义Ｃｏｏｋ统计量研究了具有Ｒａｏ的简单协方差结构的生长曲线模型的局部影响问题．得出了各种扰动形式下参数估计的局部影响度量．并通过实例，说明了该方法有效可行，有一定的实用价值．     

一类半线性退化椭圆方程的广义解的存在性和Hlder连续性

讨论了一类半线性退化椭圆方程．利用正则化方法，研究其广义解的存在性与唯一性，采用Moser方法获得了广义解的Holder连续性．     

广义线性模型中的变量选择

对自然联系函数下广义线性模型的变量选择问题进行了研究．首先，分别按Ward准则和似然比准则，给出了两种变量选择的方法；然后，在一定的条件下，证明了上述两种变量选择方法的弱相合性．     

不满足匹配条件的不确定广义系统的鲁棒镇定

研究了不确定连续线性广义系统的鲁棒稳定和鲁棒镇定问题，针对不确定是模有界、时不变且可不满足匹配条件的不确定连续线性广义系统，应用线性矩阵不等式（LMI）方法得到了不确定连续线性广义系统鲁棒稳定性的充分条件和不确定连续线性广义系统鲁棒镇定的充分条件，它们是一组线性矩阵不等式；在此基础上，给出了状态反馈鲁棒控制器的设计方法；最后举例说明了该方法的应用．     

广义线性模型的大样本理论及其研究进展

系统介绍广义线性模型的研究概况和最新进展,主要包括广义线性模型的极大似然估计理论和拟似然估计理论、广义线性模型在复杂数据中的应用以及广义线性模型的经验似然和变量选择问题。并指出了广义线性模型将会在高维数据的理论和应用研究方面有所发展。     

具有异方差的线性回归模型的统计诊断

为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型.采用Score诊断统计量对具有异方差的均值漂移模型的均值是否漂移进行诊断,证明了异方差存在条件下均值漂移模型和数据删除模型的等价性.这一结果表明,在诊断具有异方差的线性回归模型的异常点时,可考虑采用更加便于处理的均值漂移模型.最后,用Score诊断统计量对镀锌数据进行了异常点的诊断.     

基于M估计的纵向数据线性混合模型CDM和MSOM的等价性证明

研究了关于纵向数据的线性混合模型,由Fisher得分迭代法获得数据的删除模型（CDM）和均值漂移模型（MSOM）中回归参数β的M估计（稳健估计）的等价性,并对基于两种模型得到的诊断统计量进行了葡萄糖数据的实例分析,说明了方法的有效性．     

回归模型中变换参数的影响分析

把Ｄ．Ｖ．Ｈｉｎｋｌｅｙ和Ｓ．Ｗａｎｇ的回归模型变换参数影响的诊断方法推广到多个数据的情形,评价多个数据对“双边变换模型”参数估计的影响。分别考虑双参数变换模型和单参数变换模型,利用构造变量回归技术和平均异党点模型得到了删除数据诊断量的近似值。并给出了一个算例。说明删除两个数据时对单个参数估计的影响。     

非平衡单向分类随机效应模型的异常值检验

研究了非平衡单向分类随机效应模型中多个异常值的检验问题.分别在随机效应及误差变量上的均值滑动模型下,给出了得分检验统计量的具体形式及近似分布.通过随机模拟,证实了方法的有效性.     

Poisson回归模型的统计诊断与影响分析

文章研究了Poisson回归模型的统计诊断和影响分析方法,得到了一系列诊断统计量和检验统计量,并应用实际数值例子对诊断方法的有效性进行了验证。     

误差项为RDM的广义线性模型的诊断

该文将Cook和Weisberg提出的线性模型残差分析和影响分析方法用于误差项为RDM的广义线性模型,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价性,求出常用诊断统计量的一阶表示式。     

多元约束线性回归中异常值检验

讨论了带约束的多元线性回归模型中异常值的检验问题,证明了带约束的多元数据删除模型与相应的均值漂移模型的统计量之间的等价性,得到了异常值检验的似然比统计量及其分布。     

一类线性混合效应模型分位数估计的影响分析

当回归模型误差服从非对称或非正态分布时,尤其是在重尾分布或分布受污染的情况下,如何检测纵向数据中的异常值是数据分析中的一个重要问题。为了克服非正态分布模型误差的影响,采用稳健的分位数方法对一类线性混合效应模型进行参数估计,并分别基于数据删除模型和均值漂移模型构造强影响点的诊断度量和异常值的检验统计量,以有效地检测强影响点和异常值点。在识别强影响点时,为了减轻计算负担,利用光滑逼近的方法给出了数据删除模型参数的一步近似估计,并据此构造出基于损失函数的距离和Cook距离。为了能够识别异常值点,首先构造出检验异常值点的Wald统计量,然后基于数据删除模型和均值漂移模型的系数估计的等价性,利用Bootstrap抽样得到检验的拒绝域。数值模拟结果表明,本文所提的诊断度量和检验统计量都能够很好地判断出强影响点和异常值点。最后应用本文方法针对化学实验纵向数据进行了影响分析。     

具有线性趋势回归信度模型的随机效应及线性趋势的Score检验

讨论了具有线性趋势的回归信度模型的随机效应和线性趋势的Score检验问题.首先分别推导出模型中随机效应存在性和线性趋势显著性这2种检验的Score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法分别模拟了此2种检验统计量的功效.功效模拟结果显示,2种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析,分析结果表明,该数据集的随机效应是存在的,线性趋势也是显著的.