【摘 要】
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论文主要研究的是删失数据下的广义线性模型的统计诊断问题。重点考虑了两种删失数据类型—左删失数据、右删失数据。首先构造了广义线性模型在不同删失数据类型下的似然函数
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论文主要研究的是删失数据下的广义线性模型的统计诊断问题。重点考虑了两种删失数据类型—左删失数据、右删失数据。首先构造了广义线性模型在不同删失数据类型下的似然函数,并运用极大似然估计这一方法,得到模型的参数估计。接着对模型进行统计诊断,基于数据删除模型和均值漂移模型,推导出了数据删除模型参数估计的一阶近似公式,并证明了这两种模型诊断的等价性,给出了广义杠杆值、广义Cook距离、似然距离及Score统计量等用来检测异常点、强影响点和高杠杆点的诊断统计量。接着对模型进行基于似然距离的局部影响分析,根据因变量扰动模型给出了影响矩阵的简单计算公式。最后经过实例分析,诊断发现了数据中的异常点、强影响点和高杠杆点,从而验证了本文诊断方法的正确性和实用性。
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