政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/53381
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    题名: 異質變異之穩健模型估計
    其它题名: Robust Modelling Variance Heterogeneity
    作者: 鄭宗記
    贡献者: 政治大學統計系
    行政院國家科學委員會
    关键词: 異質變異;最大削減概似函數估計;離群值;殘差最大概似估計
    日期: 2006
    上传时间: 2012-08-30 09:58:46 (UTC+8)
    摘要: 傳統迴歸模型的同質變異(homogenous variance)假設(即誤差之變異數為常數),在實 際資料分析中經常是不適當的;Cook and Weisberg (1983)提出一個分數檢定(score test) 方法以檢驗同質變異的適切性。在某些狀況下,變數轉換可用來改善變異數不等的現 象;但是轉換參數有時會受到少數觀測值的影響。因此Cheng(2005)利用最小削減平 方估計(least trimmed squares estimator)及最大削減概似函數估計(maximum trimmed likelihood estimator)的概念,並結合穩健統計與診斷方法來處理有關迴歸變數轉換的離 群值問題,然其模型是假設同質變異的誤差。再者,有時對變異的模型化是研究之主旨, 或者單純的變數轉換無法解決異質變異(heteroscedasticity)的問題,Patterson and Thompson ( 1971)提出殘差最大概似估計(residual maximum likelihood (REML) estimation)以估計「不對稱不完全區集設計」(unbalanced incomplete-block design)的 變異成分;REML 相較於最大概似估計法更適於對共變異參數的估計。相同地,離群值 (outlier)對此估計方法亦有相當的影響;一個對變異的穩健估計是需要的。然而,大 部分的穩健統計需要遞迴的過程以獲得其估計結果,REML 的優點之一在於在此遞迴估 計過程提供一個變化的變異函數(varying variance function)估計結果。因此,本計畫在 於將「削減」的概念引進REML,並提出一個異質變異函數的穩健估計。
    關聯: 基礎研究
    學術補助
    研究期間:9508 ~ 9607
    研究經費:436仟元
    数据类型: report
    显示于类别:[統計學系] 國科會研究計畫

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