【摘 要】
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经验似然作为一种非参数方法有很多优点，尤其是在用于估计和检验时，不需要假设总体分布．本文对于经验似然置信域体积，提出了重要抽样法计算置信域体积的方法；对于若干回归模型，利用
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经验似然作为一种非参数方法有很多优点，尤其是在用于估计和检验时，不需要假设总体分布．本文对于经验似然置信域体积，提出了重要抽样法计算置信域体积的方法；对于若干回归模型，利用数据删除法，提出了经验似然置信域体积比诊断统计量．
本文主要讨论了非线性模型、删失线性模型以及误差项为t-分布的线性模型的异常点诊断问题，在寻找异常点或强影响点时对比了经验似然置信域体积比、Cook距离等方法．用实例及模拟检验经验似然置信域法的可行性和有效性．在实例及随机模拟中，当误差项的总体分布满足正态性假设时，经验似然置信域方法和其他常见统计量一样可行；当误差项的总体分布不满足正态性假设时，其他常见统计量会误判异常点，而基于经验似然置信域的方法可以准确的判断出异常点或强影响点．从而说明，在回归模型中，经验似然置信域方法比其他常见统计量更立足于数据样本，而不是误差项的总体分布假设．
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