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    題名: 強韌迴歸;Robust Regression
    作者: 劉素韻;Su-Yun Liu
    貢獻者: 統計研究所
    關鍵詞: 常態迴歸;伽瑪迴歸;費雪訊息;概似比檢定;強韌概似;負二項迴歸;卜瓦松迴歸;negative binomial regression;Poisson regression;robust likelihood;likelihood ratio test;fisher information;gamma regression;normal regression
    日期: 2002-06-05
    上傳時間: 2009-09-22 10:58:36 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 在做統計分析的時候,對於正的連續隨機變數,常常會利用對數轉換,並且假設轉換後的變數來自常態分配。在常態的假設下,再作進一步的推論分析。但是這種常使用的分析方法,在資料不具對數常態分配時,會導致錯誤的結果。 在線性複迴歸的架構之下,Tsou(2002a)針對常態迴歸模型與伽瑪迴歸模型,分別提出了概似函數的修正法。而修正過的概似函數,不論觀察值的真正分配為何,皆可對迴歸係數提供正確的推論。而Tsou(2002b)則針對計數資料的複迴歸問題,分別提出了卜瓦松模型與負二項模型的修正項。同樣的,不論計數資料真正的分配為何,修正過的卜瓦松概似函數與負二項概似函數,都可提供迴歸係數正確的推論。 本研究將對上述各實作模型的修正項,作進一步的分析、整理與歸納。並特別針對常態模型與伽瑪模型,證明對變異係數為常數的分配,即變異數正比於平均數平方的分配而言,修正過的伽瑪概似函數較修正過的常態概似函數有較高的檢定力。
    顯示於類別:[Graduate Institute of Statistics] Electronic Thesis & Dissertation

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