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    題名: 強韌逆高斯迴歸;Robust Inverse Gaussian Regression
    作者: 李佳玲;Jia_Ling Li
    貢獻者: 統計研究所
    關鍵詞: 常態迴歸;逆高斯迴歸;費雪訊息;概似比檢定;強韌概似;likelihood ratio test;fisher information;inverse Gaussian regression;robust likelihood;normal regression
    日期: 2002-06-05
    上傳時間: 2009-09-22 10:59:05 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 本文的架構是在線性複迴歸之下,針對逆高斯迴歸模型提出概似函數的修正法,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。同時,特別針對常態模型與逆高斯模型,在與虛無假設差別為1/n**0.5的對立假設下,且反應變數的變異數與平均值的三次方成正比時,證明強韌逆高斯概似函數較強韌常態概似函數有較高的檢定力。另一方面,當反應變數的變異數與平均值的次方成正比時,比較強韌常態概似比檢定統計量、強韌逆高斯概似比檢定統計量與強韌珈瑪概似比檢定統計量三者檢定力的大小。最後,為了探討在有限樣本下的表現,將以模擬來看強韌常態概似比檢定、強韌逆高斯概似比檢定與強韌珈瑪概似比檢定的型一誤差機率和信賴區間的涵遝鰷v。
    顯示於類別:[統計研究所] 博碩士論文

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