帽子矩阵相关论文
林业野外调查数据中经常混有异常数据,所以在林业回归分析中应用稳健回归的方法将是很有效而且很必要的。文章对稳健回归的主要方......
对统计学和化学计量学中发展迅速的多元稳健方法进行了系统的评述。这些稳健方法可用于化学计量学中的多元校正和模式识别。在对一......
在王松桂“线性回归诊断”一文中指出,残差e_i=y_i-y_1的方差D(e_i)=σ~2(1-h(ii))。其中σ~2是模型中y_i共同方差,h(ii)是帽子矩......
本文讨论了Ｇ－Ｍ模型下一次范数最小ＬＡ平差和最小二乘ＬＳ平差各量的表达形式。利用帽子矩阵Ｈ的性质，首次导出了ＬＡ平差和ＬＳ平差残差之间的关系。利用......
本文分析了数据对BLUE及预测的影响,给出了h<sub>ii</sub>的统计意义,并建立了两种预测影响的度量,推广了文献2和3的一些结果。......
影响分析是近二十年来发展的一个新分支,它主要有二个方面的问题;一是模型扰动的方式;二是度量扰动对统计推断影响大小的标准。本......
临港产业集群生态系统跨越性发展预测模型不确定和不完整,学界对跨越性发展产生异方差分析主要有基于Bartlett定理的Ljung-Box法和......
影响分析是研究回归问题的一个重要环节,提到影响分析,必须引进帽子矩阵.无约束回归问题中的帽子矩阵的作用已经分析清楚.本文将探......
水务信息数据异常诊断对国民生计有着举足轻重的意义。传统的水务信息系统数据常检测算法多是采用多元回归分析法，但该方法有缺陷。......
文章对经典的Poisson回归模型，进行了参数估计和参数检验，并对模型进行了统计诊断，做出诊断图，判断出强影响点，并利用帽子矩阵分解原理......
本文旨在利用最大似然估计这一方法来考虑当线性回归模型不成立时因变量的指数和对数变换问题,解决了对数变换时未知参数的确定原......
异常点是统计诊断中一个很重要的概念。由于实际数据的复杂性,使得识别回归模型异常点的研究一直是个热点。异常点的识别和处理是......
帽子矩阵在回归诊断 ,残差分析中有着特殊的作用 ,讨论帽子矩阵H =(hij)元素的性质非常重要。给出帽子矩阵对角线元素的一条新的性......
回归分析（Regression Analysis)是应用统计学的一大分支，也就实际应用性很强的一个学科门类。概括起来说，它是确定两种或两种以上变量......
残差分析在回归诊断中十分重要,常用的残差有普通残差δi、内学生化残差ri和外学生化残差ri等.本文通过影响函数推导出ri和ri间一......
线性回归模型是统计研究的一个热点，在经济、金融、医学、教育学等领域有广泛的应用.然而在许多情况下，线性回归模型会受到限制.Neld......
离群点在回归分析中往往起着至关重要的作用 ,特别在探矿、地震、天气预报等实际应用领域中 ,有时离群点正是最应特别关注的地方 .......
针对粗差定值定位问题,该文从观测值与其估值的解析关系出发,提出了一种基于均值漂移模型的粗差定值定位研究思路和方法。首先利用......
