广义非线性散度模型变离差的统计分析

以广义非线性散度模型为基础,通过假定离差是某个协变量的函数或随机函数给出了变离差的Score假设检验,当模型存在变离差和随机变离差时,给出了相应的变离差估计.     

指数族半参数非线性模型的变离差检验

章研究了指数族半参数非线性模型的变离差检验问题，得到了变离差检验的Score统计量。     

广义非线性混合效应模型的变离差检验

应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题。对离散和连续两类指数族分布，提出了若干个有效的检验统计量，所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示，这些结果和方法可应用于广泛的实际问题与实际模型并利用务浆渗透数据来说明方法的有效性。     

广义线性模型散度参数的相等性检验

广义线性模型的应用越来越广,但在实际应用中经常磁 样问题：何时应该拟合均值和离差的联合模型？何时只需拟合单一的均值模型？对此,可用散度参数的相等性检验来作为判断的依据。最后还给出了一个检验的具体例子。     

指数族半参数非线性模型的变离差检验

文章研究了指数族半参数非线性模型的变离差检验问题,得到了变离差检验的Score统计量。     

单形分布变离差检验的Score统计量的局部影响

为了研究数据对于单形分布非线性模型变离差检验的Score统计量的局部影响,该文利用梯度方法分别研究了因变量及自变量的微小扰动对于该模型的Score检验统计量的局部影响,相应得到了度量最大局部影响的诊断统计量。最后,利用所得统计量获得了眼科学方面的一个实际数据中的影响点,结果表明该文提出的方法是有效的。     

Gamma广义非线性模型过方差的检验

讨论了Ｇａｍｍａ广义非线性模型过方差的检验，得到了检验过方差的Ｓｃｏｒｅ检验统计量与似然比检验统计量，利用Ｃｏｘ和Ｒｅｉｄ（１９８７，１９９３）的修正方法，给出了修正的Ｓｃｏｒｅ检验统计量和修正的似然比检验统计量；在理论上，提供了检验过方差的一个简洁而有效的方法。     

具有随机组容量的Poisson-gamma模型离差参数齐性检验

针对目前离差参数齐性检验都假定组容量固定的情形,提出了在组容量随机情况下离差参数齐性的检验问题.通过采用方差参数化方法研究纵向数据中Poisson-gamma模型的离差参数齐性检验问题,给出了组容量的随机性和离差参数齐性的联合检验方法,得到了score检验统计量.通过数值算例的实证分析检验了该方法的有效性.     

非线性再生散度模型两种估计方法的比较

介绍以RDM为随机误差的广义线性模型-非线性再生散度模型的定义,分别考虑非线性再生散度模型的极大似然估计和Bayes估计,以模拟研究和实例分析对以上估计方法加以比较说明.     

混合总体中广义似然比检验研究的进展(英文)

在正则统计模型中,广义似然比检验其方法简洁而有效.但在经济、生物学等领域中有着广泛的应用的混合总体中,因其正则条件不再成立,使得广义似然比检验要困难复杂得多.概述了在混合模型中广义似然比检验研究的进展,特别是检验统计量渐近分布的新进展.     

带不可忽略缺失数据的再生散度随机效应模型的Bayes估计

在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法.缺失数据机制由Logistic回归模型定义,根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应因子以及缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并进行了实例分析.     

因子分析模型中公共因子个数的大样本检验

:本文给出了在正态总体假设下 ,因子分析模型中m个公共因子的模型成立的充分性检验 ,并利用“中日两国高校教师精神压力的比较研究”课题的数据进行了实例分析和讨论 .     

部分线性回归模型中的广义似然比检验

检验了部分线性回归模型中的函数部分是否为常数, 在备择假设下, 先用局部多项式方法估计出函数部分, 在估计中忽略了参数部分, 将其并入误差项, 再使用二阶段估计法, 直接应用最小二乘方法, 估计出参数部分, 并讨论了它们的渐近性质. 计算了零假设下广义似然比检验统计量的表达式, 并给出其渐近分布.     

指数族非线性模型置信域的曲率表示

利用微分几何方法，建立了批数族大线性模型下参数的置信域与统计模工率之间的一般联系，获得参数和子集参数置信域的３种曲率表示式，发展和推广了许多相关的结果。