Meta回归模型的异常值识别及其修正 |
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引用本文: | 张敏,石磊.Meta回归模型的异常值识别及其修正[J].数理统计与管理,2023(3):449-462. |
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作者姓名: | 张敏 石磊 |
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作者单位: | 1. 重庆工商大学长江上游经济研究中心;2. 云南财经大学统计与数学学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(11671348);;重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202100806);;重庆高等教育教学改革研究重大项目(201022);;重庆市教育科学“十三五”规划课题(2020-GX-294); |
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摘 要: | 基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的这一新视角下,文章利用方差加权异常值模型(variance-weight outlier model,VWOM)研究了随机效应Meta回归模型的多个异常值识别及其修正问题。首先,推导出Meta回归VWOM分别使用ML和REML估计方法的Score (SC)检验统计量,并考虑Meta回归VWOM的三种扰动方式,包括全局方差扰动,个体方差扰动和随机误差扰动,证明了三种方差扰动的SC检验统计量是等价的。其次,基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的考虑,提出了随机效应Meta回归方差加权异常值修正模型(variance-weight outlier modified model,VWOMM),并给出了VWOMM参数的ML和REML估计迭代算法并进行数值求解。此外,通过随机模拟分析验证了SC检验统计量的尺度和功效。最后,利用两个不同类型效应量异常值识别及其处理的实例分析结果,表明了Meta回归VWOM的SC检验统计量识别效果较为显著,VWOMM能有效改善模型拟合程度,为识别和处理复杂数据的异常值提供了一种新的思路和方法。
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关 键 词: | Meta分析 方差加权模型 SC检验 异常值识别 修正 |
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