基于重复测量数据的Poisson回归模型的偏大离差的Score检验

Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大离差的检验问题 ,得到了检验的score统计量 .     

基于连续可分的广义非线性纵向数据模型偏离名义离差的score检验及其功效

指数族非线性模型或广义非线性模型是广义线性模型和正态回归模型的自然推广.本文针对可分的连续型指数族回归模型(如正态模型,Γ模型,逆高斯模型),讨论广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验的score统计量,并推导了它们的渐近分布和局部近似功效.然后利用Monte Carlo方法研究了检验统计量的性质.最后利用百慕大草地数据说明了检验方法的应用.     

单纯形分布模型的统计诊断

该文讨论了单纯形分布广义线性模型和广义非线性模型的影响分析问题, 得到了若干有用的诊断统计量;证明了数据删除模型和均值漂移模型的的等价性定理.同时还研究了该模型的变离差检验,得到了Score检验统计量.最后给出了两个实例, 说明该文方法的应用价值.     

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在广义参数和非参数模型中, 虽然不存在异方差检验问题, 但是方差成分的检验问题仍是研究者们关心的对象. 本文利用P-样条的方法, 研究了广义单指标混合模型的方差成分检验问题. 得到了检验广义单指标混合模型是否存在由随机效应引起的偏大离差问题的Score检验统计量, 最后给出计算机模拟的例子, 证实了文中所提出方法的可行性和有效性, 推广和发展了先前的研究工作     

连续型半参数广义线性纵向数据模型的方差成分检验

回归模型的方差成分检验是一个非常重要的问题.该文针对离差参数的变异, 随机效应的影响及两者同时具有的三种情形, 研究了基于纵向数据的连续型半参数广义线性模型的方差成分检验, 得到了Score检验统计量, 最后通过计算机模拟验证了该文所提出的方法的有效性.     

回归模型中异方差或变离差检验问题综述

回归模型的异方差或变离差检验是统计诊断的重要课题。本文系统介绍了普通回归模型、广义回归模型和基于纵向数据的随机效应或自相关回归模型的异方差检验或变离差检验的研究概况和最新进展；同时介绍了作者关于非线性回归模型的相应工作，最后指出了若干有有待进一步研究的问题。     

非线性Poisson-Gamma回归模型中存在偏大离差时离差参数的齐性检验

Poisson回归模型广泛地应用于分析计数型数据，但该模型往往存在偏大离差(overdispersion)问题．刻画Poisson回归模型的偏大离差性的两种方法是拟似然方法和随机效应法(Lee＆Nelder，2000)，已有许多作者利用随机效应法研究了Poisson模型的偏大离差的检验问题．但他们均假定随机效应是独立同分布的，本文对他们的假设进行检验．我们分别在组内效应一致和组内效应不一致的情形下，研究了存在偏大离差的Poisson-Gamma非线性随机效应模型中，随机效应方差(称为离差参数)的齐性检验问题，得到了离差参数齐性的score检验统计量．最后给出两个数值例子说明本文方法的应用．     

广义指数型二分性一个判别法和有界解存在性

该文给出线性系统(dx/dt)=A(t)x具有广义指数型二分性一个充分条件，作为应用研究非线性扰动系统的有界解的存在性. 推广了［1］与［2］结果.     

离散型广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验及其功效模拟

离散型广义非线性模型包括Poisson,二项,负二项模型.本文讨论离散型广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验的score统计量,并利用MonteCarlo方法研究了检验统计量的性质.最后,利用杀虫剂数据说明了检验方法的应用.     

广义概率收缩偶与概率赋范空间中非线性方程的解

在本文中引入了广义概率收缩偶的概念，研究了具广义概率收缩偶的非线性集值和单值算子方程组（族）的解的存在性和唯一性，并讨论了ＰＮ－空间中集值和单值映象对（族）的公共不动点的存在性．本文改进和发展了［１—４，６—９］中的相应结果．     

非线性再生散度随机效应模型参数置信域的曲率表示

该文基于Laplace逼近建立了非线性再生散度随机效应模型在Euclid空间中的几何结构, 并在此基础上研究了此模型参数和子集参数的置信域, 进一步推广和发展了 Hamilton, Watts 和 Bates^[1]关于正态非线性回归模型, Wei^[2,3]关于嵌入模型和指数族非线性模型, Zhu, Tang 和 Wei^[4]关于半参数非线性模型,唐年胜、韦博成和王学仁^[5]关于非线性再生散度模型, Tang 和 Wang^[6]关于拟似然非线性模型等的结果.     

非线性再生散度模型参数置信域的曲率表示

本文对非线性再生散度模型在Ｅｕｃｌｉｄ空间建立了几何结构。在此基础上,研究了该模型参数和子集参数的三种近似置信域,推广了Ｈａｍｉｌｔｏｎ和韦博成等人的工作。     

带寿命数据非线性随机效应模型的置信域(英文)

本文对带寿命数据非线性随机效应模型,建立了微分几何框架,推广了Bates Wates关于非线性模型几何结构.在此基础上,我们导出了关于固定效应参数和子集参数的置信域的曲率表示,这些结果是Bates and Wates(1980),Hamilton(1986)和Wei(1998)等的推广.     

离散型指数族非线性模型的变离差检验

It is necessary to test for varying dispersion in generalized nonlinear models. Wei,et al (1998) developed a likelihood ratio test,a score test and their adjustments to test for varying dispersion in continuous exponential family nonlinear models. This type of problem in the framework of general discrete exponential family nonlinear models is discussed. Two types of varying dispersion, which are random coefficients model and random effects model, are proposed ,and corresponding score test statistics are constructed and expressed in simple ,easy to use ,matrix formulas.     

TESTING FOR VARYING DISPERSION IN DISCRETE EXPONENTIAL FAMILY NONLINEAR MODELS

§ 1　 Introduction and modelsThe general form of exponential family nonlinear models isg(μi) =f(xi,﹀) , (1 )where,g(· ) is a monotonic link function,f is a known differentiable nonlinear functionand﹀ is a p-vectoroffixed population parameters;μi=E(yi) and the density of response yiisp(yi) =exp{[yiθi -b(θi) -c(yi) ] -12 a(yi,) } ,(2 )whereθi is the natural parameter, is the dispersion parameter.From [1 1 ] ,μi=b(θi) ,Vi=Var(yi) =- 1 b(θi) .If f(xi,β) =x Ti ﹀,then mod…     

非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析

非线性再生散度随机效应模型是一类非常广泛的统计模型，包括了线性随机效应模型、非线性随机效应模型、广义线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等．本文研究非线性再生散度随机效应模型的贝叶斯分析．通过视随机效应为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings算法（简称MH算法）的混合算法获得了模型参数与随机效应的同时贝叶斯估计．最后，用一个模拟研究和一个实际例子说明上述算法的可行眭．     

Local influence analysis for semiparametric reproductive dispersion nonlinear models

The present paper proposes a semiparametric reproductive dispersion nonlinear model (SRDNM) which is an extension of the nonlinear reproductive dispersion models and the semiparameter regression models. Maximum penalized likelihood estimates (MPLEs) of unknown parameters and nonparametric functions in SRDNM are presented. Assessment of local influence for various perturbation schemes are investigated. Some local influence diagnostics are given. A simulation study and a real example are used to illustrate the proposed methodologies.     

具有随机效应和AR(1)误差的非线性纵向数据模型中组间方差和自相关系数的齐性检验

组间方差和自相关系数的齐性是纵向数据分析的基本假设之一,然而这种假设需要进行统计检验. Zhang \&; Weiss$^{[15]}$ 讨论了线性随机效应模型的组间和组内方差齐性的检验问题;林金官 \&; 韦博成$^{[10]}$ 研究了具有AR(1)误差但没有随机效应的非线性模型的自相关系数的齐性检验.该文研究具有随机效应和AR(1)误差的非线性模型的组间方差和自相关系数的齐性检验问题,构造了几个score检验统计量, 并通过Monte Carlo模拟方法研究了检验统计量的性质.最后利用该文的方法分析一组实际数据和一组模拟数据.     

非线性再生散度随机效应模型似然函数的Laplace逼近

首先提出用Lap lace逼近方法对非线性再生散度随机效应模型的边缘对数似然函数进行近似,然后基于近似的边缘对数似然函数利用F isher'sscoring迭代算法得到了模型参数的极大似然估计.模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性.