基于Pena距离的双重广义线性模型的统计诊断

本文主要研究双重广义线性模型,考虑基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应的诊断统计量之间的变化.首次提出基于双重广义线性模型下的Pena距离.通过一些模拟研究以及实例分析,比较不同诊断统计量判别异常点或强影响点的差异,研究结果表明本文提出的理论和方法是行之有效的.     

基于偏Laplace正态数据下位置、均值回归模型的参数估计

参数估计是一种基本的统计推断形式,也是统计学的一个重要分支.在分析偏态数据时,我们比较关注数据的众数、中位数和均值,但是偏Laplace正态数据的众数和中位数难以精确求出,因此用位置参数来近似代替.故本文提出偏Laplace正态数据下位置和均值回归模型,并研究该模型的参数估计,模拟和实例研究结果表明本文提出的模型和方法是科学合理的.     

基于Pena距离的偏正态数据下位置回归模型的统计诊断

Pena距离是研究偏态数据的一种有用工具.本文利用Pena距离研究了偏正态数据下位置回归模型的统计诊断问题,得到了位置回归模型下Pena距离的表达式,对其性质进行讨论,从而得到高杠杆异常点的判别方法. Pena距离与Cook距离、似然距离进行比较,得到在一定的条件下Pena距离优于Cook、似然距离.通过随机模拟试验研究和实例分析,表明本文提出的理论和方法是科学合理的.