【摘 要】
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通常统计模型是基于现实世界的数据而构造的;这些模型然后又被用于描述产生数据的现实.该文的主要内容可以分为识别影响点和利用数据改进模型两个方面.一、诊断:·识别偏最小
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通常统计模型是基于现实世界的数据而构造的;这些模型然后又被用于描述产生数据的现实.该文的主要内容可以分为识别影响点和利用数据改进模型两个方面.一、诊断:·识别偏最小二乘(PLS)模型的影响点:采用Wu& Luo(1993a,b)提出的局部影响二阶诊断方法.在推导出X和Y直接表达的参数估计式,并解决了扰动后特征向量的二阶导数问题后,得到了识别多重影响点的具体公式.模拟表明该方法好于逐点删除法.·识别最小一乘(LAD)拟合的AR(p)模型中的影响点:采用的是Hampel(1974)提出的影响函数的方法,以避免破坏时间序列数据的连续性.并参考了Jiang(2000)给出的渐近分布,得到识别公式.二、模型改进:·改进PLS算法:在研究PLS模型受数据影响的情况时发现有一类数据在应用PLS的时候,效果很差.分析这种情况出现的原因,并提出了改进办法.模拟表明,在处理这类数据时,该改进效果显著.·利用数据为生存函数的卷积型核估计选则合适的局部带宽:为此,研究了生存函数核估计的Bahadur表示,推导出它的渐近均方误差的表达式,并用渐近均方误差达到最小作为选带宽的准则.模拟的结果显示,对于常见的Weibull分布等生存函数,局部选带宽的核估计要优于传统的Kaplan-Meier估计.
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