政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/53381
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    題名: 異質變異之穩健模型估計
    其他題名: Robust Modelling Variance Heterogeneity
    作者: 鄭宗記
    貢獻者: 政治大學統計系
    行政院國家科學委員會
    關鍵詞: 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
    上傳時間: 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
    資料類型: report
    顯示於類別:[統計學系] 國科會研究計畫

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