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    題名: 二維連續資料之迴歸係數之有母數強韌推論;Parametric robust inference about regression parameters for bivariate continuous data
    作者: 許雅嵐;Ya-Lan Hsu
    貢獻者: 統計研究所
    關鍵詞: 廣義估計方程式;二元常態模型的修正項;強韌迴歸
    日期: 2004-06-03
    上傳時間: 2009-09-22 11:00:16 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 在處理二變量連續資料時,爲了分析之方便,通常都會假設資料服從二元常態分配。然而一旦資料不是來自二元常態分配,則根據二元常態模型所做的推論便是不正確的。 本文主要是在廣義線性模型的架構下,將Royall and Tsou (2003)所提出的槪似函數修正法應用在二變量連續資料平均數的迴歸分析上。說明對二變量連續資料平均數的迴歸參數而言,二元常態實作模型可以經過適當的修正而被強韌化。大樣本時,在一些正規條件下,不論真正分配為何,據此強韌槪似函數可以對平均數迴歸參數做正確的推論。 本文也將在簡單線性迴歸模型之下,推導出平均數迴歸參數的槪似函數修正項。並與Liang and Zeger (1986)所提出的廣義估計方程式的方法做一比較。
    顯示於類別:[統計研究所] 博碩士論文

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