廣義線性模型架構下平均數與變異數間關係之強韌推論; Parametric robust inferences for the mean-variance relationship in the setting of generalized linear models

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題名:	廣義線性模型架構下平均數與變異數間關係之強韌推論;Parametric robust inferences for the mean-variance relationship in the setting of generalized linear models
作者:	呂佾澄;Yi-cheng Lu
貢獻者:	統計研究所
關鍵詞:	強韌迴歸;廣義線性模型;平均數與變異數間關係
日期:	2005-06-02
上傳時間:	2009-09-22 11:00:56 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	Tsou(2004)將概似函數的觀念推廣到在廣義線性模型(generalized linear models, GLMs)架構下的迴歸參數推論的問題上。如果以常態分配當作實作型，據此得到的迴歸係數的最大概似估計量，在一些正規條件的假設下，即使模型的假設錯誤，依然具有一致性，這也是實作模型可被強韌化的第一個條件。在獨立同分配下，如果模型假設錯誤，修正過後的常態概似函數在樣本數大時，依然是平均值參數正確的概似函數，據此可提供平均數正確的推論。　　本文主要是在廣義線性模型的架構下，且假設反應變數之變異數正比於平均數的次方，再應用Tsou提出的強韌概似函數方法，以常態分配當的實作模型，並將常態實作模型做適當的修正，得到在大樣本及一些正規條件下正確的概似函數。
顯示於類別:	[統計研究所] 博碩士論文

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