时空加权回归模型的影响分析

基于数据删失模型,探讨各组观测数据对模型拟合的影响程度,给出Cook统计量;基于均值漂移模型,利用两步估计法对模型进行拟合,研究异常点检验问题,并构造检验统计量.     

条件广义岭估计及其诊断统计量

研究了带约束线性模型中回归参数的有偏估计及其数据删除模型中度量影响大小的诊断统计量.提出条件广义岭估计,给出它在不同模型中的关系式,利用Welsch-Kuh统计量和特征值的性质,推导出删除k组数据后度量拟合值影响的上确界.通过实例分析检验了诊断统计量的有效性.     

协方差分析模型的影响分析

 考虑一般形式下的协方差分析模型的影响分析,分别导出了在模型扰动前后回归系数的LS估计和效应参数的LS解的相互关系,并证明了均值漂移模型与数据删除模型在参数估计上的等价性.利用Cook统计量和协方差比统计量,分别给出了均值漂移模型下回归系数和效应参数的可估函数的估计精度的影响度量.     

Logistic回归模型的统计诊断与实例分析

通过研究logistic回归模型的诊断,对模型的影响分析、均值漂移模型、异常点的score统计量进行了分析.推导出了判别强影响点或者异常点的诊断统计量,如广义cook距离、似然距离,讨论了局部影响分析,最后给出了实例分析.     

随机删失非参数固定设计回归模型的诊断

文章主要研究了随机删失非参数固定设计回归模型的统计诊断。首先利用随机删失非参数回归模型的性质和生存分布的Kaplan-Meier乘积限估计,将原模型转化为非参数回归模型进行研究;然后证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并给出了诊断异常点和强影响点的一些诊断统计量;最后通过实例分析,验证了上述诊断方法的有效性。     

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。     

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.     

几种扰动模型对若干有偏估计影响的差异

本文研究了线性模型中数据删除、均值漂移和方差扰动对回归系数β的形如β=(X~TX ε)~(-1)X~TY的有偏估计影响的差异,推广与发展了文献的理论,本文认为,数据删除对上述有偏估计的影响往往大于均值漂移产生的影响,而且它们的影响分析一般能统一在方差扰动模型的影响分析之中,为此,本文讨论了方差扰动模型中基于有偏估计的Cook距离的性质。     

线性回归模型LIU估计的影响分析

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关系式,给出了影响度量的计算公式。     

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。     

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．     

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。     

扰动模型参数估计的影响度量

本文从均方误差角度，引入了一种新的影响度量统计量ＭＥ（ｉ），讨论了ＧａｕｓｓＭａｒｋｏｖ模型（Ｙ，ｘβ，σ２Ｉｎ）在剔除数据点（ｙｉ，ｘｉ）的扰动下对ＬＳ估计及预测的影响问题，并在ＭＥｉ与影响分析中异常点，强影响点常用的度量统计量之间建立了一定的联系，得到了一致的结论和判断效果。进而在引入原模型误差方至σ２的一种新的无偏估计σ２的基础上，通过ＭＥｉ把影响分析的讨论与回归模型选择的ＰＲＥＳＳ准则建立了一定的联系．以一种新的统计解释对回归诊断中数据的影响分析和模型适宜性给以了刻划。最后以一个简单的计算实例，显示了这种刻划的合理性及与常用判定准则的一致性。     

双向分类混合交互效应模型中均值滑动模型的异常值检验

在双向分类混合交互效应模型中,引入了交互效应及误差变量上的均值滑动模型,并导出了相应的检验统计量,在数据中有异常值出现的情况下,给出了一个检验过程．最后通过一组模拟数据进行了分析．     

偏正态数据下半参数混合效应模型的贝叶斯估计

针对纵向数据服从非正态分布情况下混合效应模型的估计问题,提出偏正态分布半参数混合效应模型的贝 叶斯估计方法;假定个体测量误差服从偏正态分布,纵向指标与时间的关系采用 B 样条方法建模,在共轭先验下考 虑该模型的贝叶斯分析,基于 MH 算法与 Gibbs 抽样的混合算法获取未知参数、随机效应和非参数函数的贝叶斯估 计;数值模拟中,数据非正态分布条件下将偏正态方法得到的估计与传统半参数混合效应模型估计方法进行对比, 发现偏正态半参数混合效应模型在有限样本情况下表现更好,说明偏正态半参数混合效应模型与传统模型相比, 可以更好地拟合偏态数据,获得更加精准的参数估计;最后将该方法应用于 ADNI 数据中,研究了神经评分与基线 临床指标间的关系,得出了合理的结论,证明了方法的合理性。