Beta回归模型的影响诊断

应用曲率方法研究了Beta回归模型的局部影响分析问题,分别在加权扰动、响应变量扰动和自变量扰动模式下得到了相应的影响诊断统计量.同时还讨论了模型中散度参数的齐性检验问题,得到了Score检验统计量.最后通过具体的数值实例说明了所得统计量的有效性.     

基于M估计的线性混合模型的局部影响分析

对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计(稳健估计),给出了其渐近性质,利用影响曲率研究了M估计下的随机误差方差扰动的局部影响分析问题,并通过葡萄糖数据的实例进行了分析论证.     

具有AR(1)误差的非线性随机效应模型中自相关系数的扰动诊断

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征,Banerjee和Frees[1]用Cook距离,Lesaffre和Verbeke[2]用影响曲率分别对线性随机效应模型进行了分析.本文利用影响曲率对具有AR(1)误差的非线性随机效应模型中的自相关系数扰动进行了分析,得到了影响曲率的表达式,并且利用血浆药物渗透数据(Davidian和Gillinan[3])来说明分析方法的应用.     

一般形式下的协方差分析模型的局部影响分析

利用局部影响的方法对一般形式下的协方差分析模型进行了讨论.把数据点或数据子集的扰动拓展到更广泛的扰动模式并进行了局部影响评价,导出了一般形式下的协方差分析模型在方差扰动下局部影响的曲率度量.     

具有均匀结构的多元$t$\,-模型的局部影响分析

本文研究具有均匀结构的多元$t$\,-模型的局部影响分析问题\bd 依据Cook的曲率度量, 我们考虑了微小扰动对统计推断的影响, 由此导出了局部影响分析中最为关心的统计量---最大曲率方向\bd作为一种应用, 本文还祥细讨论了常见的协方差加权扰动形式.     

ARCH模型的影响分析

本文对一般线性 ARCH(m )模型 ,进行局部影响分析 ,给出了局部影响的曲率度量 .求出了相应的最大影响方向     

多元$t$分布数据的局部影响分析

对于多元$t$分布数据, 直接应用其概率密度进行影响分析是困难的\bd 本文通过引入服从Gamma分布的权重, 将其表示为特定多元正态分布的混合\bd 在此基础上, 进而将权重视为缺失数据, 引入EM算法; 从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行局部影响分析\bd 本文进一步系统研究了加权扰动模型下的局部影响分析, 得到了相应的诊断统计量; 并通过两个实例说明了这种方法的有效性.     

具有两个不同Ricci主曲率的局部共形平坦Riemann流形

得到了具有常m阶Schouten曲率与两个不同Schouten主曲率(或者等价地,两个不同Ricci上曲率)的完备局部共形平坦Riemann流形的分类结果.作为应用,得到了若干Schouten张量的pinching性质.     

局部影响分析中的一种新二阶方法

本文通过考察一种新影响图的保形法曲率,给出一种新二阶局部影响分析方法,并通过实例验证了该方法的有效性.     

具有两个不同Ricci主曲率的局部共形平坦Riemann流形

得到了具有常m阶Schouten曲率与两个不同Schouten主曲率(或者等价地,两个不同Ricci主曲率)的完备局部共形平坦Riemann流形的分类结果.作为应用,得到了若干Schouten张量的pinching性质.     

ASSESSMENT OF LOCAL INFLUENCE IN MULTIVARIATE ANALYSIS

ＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴＯＦＬＯＣＡＬＩＮＦＬＵＥＮＣＥＩＮＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＡＮＡＬＹＳＩＳ￥（石磊，王学仁）ＳｈｉＬｅｉ；ＷａｎｇＸｕｅｒｅｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｏｆＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＤｅｐａｒ...     

混合线性模型效应参数的Bayes局部影响分析

该文研究混合线性模型效应参数的Ｂａｙｅｓ局部影响评价问题．导出了混合线性模型在各种扰动下效应参数的Ｂａｙｅｓ局部影响度量，并给出了平衡单向分类随机效应模型下的一些结果．最后通过实例分析，以证实该文方法的有效性．     

ASSESSING LOCAL PRIOR INFLUENCE IN BAYESIAN ANALYSIS

ＡＳＳＥＳＳＩＮＧＬＯＣＡＬＰＲＩＯＲＩＮＦＬＵＥＮＣＥＩＮＢＡＹＥＳＩＡＮＡＮＡＬＹＳＩＳ￥ＳＨＩＨＪＩＡＮＱＩＮＧＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｇｅｎｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｌｏｃａｌｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｍｉｎｏｒｐｅｒｔｕｒｂａｔｉ...     

具有一般协方差结构线性模型的局部影响评价

该文讨论了具有一般协方差结构线性模型的局部影响分析问题. 通过对广义Cook统计量中M/c的适当选取, 文章给出了一种对扰动的参数变换具有不变性质的局部影响度量. 在具协方差扰动模式下, 该文给出了回归系数和方差系数估计、最佳线性预测的局部影响诊断统计量.该结果与数据删除法进行了比较, 并通过实例进行了分析和说明.     

Influence Diagnostics in Common Principal Components Analysis

In principal components analysis, the influence function and local influence approaches have been well established as important diagnostic tools. In this article, we first review the generalized local influence approach in the restricted likelihood framework. We then apply the restricted likelihood local influence diagnostic in the common principal components analysis. One special part of this local influence result is an elliptical norm of the empirical influence function, which is comparable to the deletion diagnostic scaled by the same matrix which requires iterative solutions for parameter estimates with every case deleted. Local influence diagnostics are constructed by some basic building blocks that are obtained directly from the maximum likelihood estimates of the parameters, and which are based on the original data and thus require less computation. A numerical example illustrates the technique and some joint influence effects are identified by the proposed method.     

ASSESSMENT OF LOCAL INFLUENCE ONCOX'S PROPORTIONAL HAZARDS MODEL

1.IntroductionTheproportionalhazardsregressionmodelisasemiparametricmodel.Theloglikelihoodforthismodelisasumoverrisksets.Theperturbationofoneobservationedictsseveraloftheserisksets.Thus,theassessmentofcaseinfluenceismorecomplexforthismodelthanlinearandgeneralizedlinearmodels.TheglobalialluenceofindividualcaseonregressionparameterestimatesforCox'smodelhasbeenanalysedbyCainandLange[4],ReidandCrepeaull4],etal.TheideaofdtherentiationinsteadofdeletionisprominentinthelocalinduenceapproachofCook[…     

Assessment of local influence on Cox’s proportional hazards model

The second order approach of local influence (see [15]) is developed and applied to Cox’s proportional hazards model, and compared with Cook's local influence approach (see [6] and [13]) which was used in this model. To study local influence, we perturb not only all cases simultaneously, but also cases individually to obtain “direction curvature” in directionl and “curvature” for single case. Some examples are used to illustrate these methods. This work is supported by the Youth Science Foundation of Peking University and a research grant from State Educational Committee