边界条件下线性模型中的二个影响度量

文「１」讨论了数据对边界条例上线性模型的影响。本文建议了一种新的影响度量,并研究了它的统计意义,同时找到了剔除一组数据时的Ａ－Ｐ统计量与剔除二级数据时的Ａ＝Ｐ统计量之间的关系。     

边界条件下线性回归模型的影响分析

研究带边界约束条件的线性模型的影响问题，提出了几个度量数据影响大小的统计量，建立了影响度量与相关系数之间的联系，揭示了数据影响与相关性之间的内在联系。     

边界条件下线性回归模型Cook距离的概率分布

证明了在边界条件下，线性回归模型中Ｃｏｏｋ距离服从Ｆ分布。     

线性回归模型中度量影响的一种Bayes方法

从Ｂａｙｅｓ观点出发对线性回归模型定义了后验影响函数，对三种不同情况，导出了其分解式，研究了其性质，并把后验影响函数与其它影响函数作了比较。     

岭估计的一个影响度量

提出了预测数据对岭估计的影响一个度量，建立了它与全相关系数的联系，并和岭估计中的ｃｏｏｋ距离作了比较。     

边界条件下线性模型的影响分析

建立了边界条件下线性模型中的Ｃｏｏｋ距离，Ｗ－Ｋ统计量和Ａ－Ｐ统计量，用它们研究了数据对约束最小二乘估计及拟合值的影响问题，得到了一些有意义的结果。     

最佳线性无偏估计中的一个影响度量

本文讨论数据的剔除对最佳线性无偏估计的影响大小。用方差比做为判定影响大小的度量，并找到了它与相关系数之间的精确关系。     

多元团体方差扰动模型的影响度量

对多元线性回归模型：Ｙ＝Ｘβ＋ω,ω－Ｎｎ＊ｐ（Ｏ,Ｖ◎Ｉｎ）,笔者讨论了一组或多组数据点对未知参数阵β和Ｖ的扰动影响,给出了扰动影响度量准则和化简式及单点扰动下的分布,并建立了多元协方差比扰动影响度量流计理与广义相关系数的联系。     

线性等式约束下线性回归模型参数估计的局部影响评价

本文研究线性回归模型在线性等式约束下参数估计的局部影响评价问题，导出了线性等式约束下线性回归模型在各种扰动模式下参数估计的局部影响度量，通过实例分析，表明了本文方法的有效性。     

一对数据的剔除对边界条件下线性模型的影响

文（１）建立了度量数据的剔除除对边界条件下线性模型影响的几个统计量。该文主要讨论一对数据的剔除时约束模型的交叉影响。找出了一组数据的剔除与一对数据剔除时影响度量之间的关系。     

多元加权线性模型的影响分析

本文针对多元加权线性模型，讨论了一组观察数据对加权最小二乘估计的影响，给出了影响度量准则和它们的化简式及其分布，建立了Ｗ－Ｋ统计量与广义相关系数之间的联系。     

线性回归模型复相关系数的影响评价

在线性模型中，复相关系数作为模型拟合程序的度量是一个常用的统计量，但它对异常值及影响点是很敏感的，本文用数据删除法及局部影响分析讨论复相关系数的影响点的识别问题，在各种情况下都得了了相应的诊断统计量，最后用一实例加以说明。     

一般线性回归模型最佳线性无偏估计的影响分析

讨论一般线性回归模型的影响分析问题,研究了协方差矩阵扰动和数据删除对最佳线性无偏估计的影响,给出了度量影响大小的距离测度和它的计算公式.     

线性回归模型中强影响度量的一种新方法

本文通过引入主成分，讨论了帽子矩阵所具有的性质，给出了度量线性回归模型中强影响的统计量，并结合实例，验证了该统计量在理论上优于Ｃｏｏｋ距离及应用上简便易行。     

随机约束条件下线性回归模型中的效率度量

估计效率是一个重要的概念．本文把它作为随机约束条件下线性回归模型中的影响度量，研究厂数据对约束模型的影响．     

岭估计中的影响度量与相关系数的关系

数据对线性模型的最小二乘估计的影响已有许多研究，但数据对岭估计的影响很少有人研究．吴诗泳和岳珠（ 工程数学学报，１９８９ ，６（１） ：１１５ ～１１９ ．） 研究了剔除一组数据对岭估计的影响．在此，我们继续讨论数据对岭估计的影响，找到了影响度量与相关系数之间的联系，得到了一些有意义的结果．     

线性回归模型中度量影响的一种Bayes方法

从Ｂａｙｅｓ观点出发对线性回归模型定义了后验影响函数，对三种不同情况，导出了其分解式，研究了其性质。并把后验影响函数与其它影响函数作了比较。     

随机约束条件下线性回归模型中的联合影响

本文讨论数据集对约束模型的影响问题。建立了单组数据影响与两组数据影响之间的关系。引进了一个新的影响度量，并和Ｃｏｏｋ距离做了比较。     

线性模型中单个回归参数的局部影响分析

在局部影响分析中，人们往往对线性模型的单个回归参数感兴趣，根据Ｗｕ＆Ｌｕｏ）１９９３）的二阶局部影响分析方法，在这篇文章里我们通过对参数的ＭＬＥ扰动曲面的研究来检验线性模型中观测值对单个回归参数的局部影响，一个实际例子说明了该方法在识别强影响点时的有效性。