线性混合效应模型影响分析
- 本书研究了线性混合效应模型的影响分析问题，将近两年刚刚发展起来的Q函数方法全面系统地应用于该模型的统计诊断，对6种协方差结构的模型给出了Cook型诊断统计量，并提出基于Q函数的二阶导数期望的Cook型诊断统计量，发展和推广了原有的Q函数方法；还讨论了方差结构对统计诊断的影响，指出方差结构的误定可能引起影响点的误判，最后讨论了个体水平和观测值水平影响分析的关系。
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第1章 引论
1．1基本概念
1．1．1统计诊断的概念
1．1．2强影响观测值和强影响个体
1．1．3Cook距离
1．2线性混合效应模型
1．3本书的结构
1．3．1似然函数框架下的统计诊断
1．3．2Q函数框架下的统计诊断
1．3．3方差结构对统计诊断的影响
1．3．4两水平的影响分析
1．4预备知识
第2章 基于似然函数的影响分析
2．1影响分析简介
2．2基于Hessian阵的影响度量
2．2．1基于Hessian阵的影响度量的定义
2．2．2广义Cook距离Ci和C*i的计算
2．3基于Fisher信息阵的影响度量
2．3．1基于Fisher信息阵的影响度量的定义
2．3．2广义Cook距离Di和D*i的计算
第3章 基于Q函数的影响分析
3．1引言
3．2基于国的Cook型统计量QDi
3．2．1IC结构的QDi
3．2．2AR(1)Ⅰ结构的QDi
3．2．3AR(1)Ⅱ结构的QDi
3．2．4AR(1)Ⅲ结构的QDi
3．2．5UCⅠ结构的QD。
3．2．6UCⅡ结构的QDi
3．3基于EQ的cook型统计量QD*i
3．3．1IC结构的QD*i
3．3．2AR(1)Ⅰ结构的QD*i
3．3．3AR(1)Ⅱ结构的QD*i
3．3．4AR(1)Ⅲ结构的QD*i
3．3．5UCⅠ结构的QD*i
3．3．6UCⅡ结构的QD*i
第4章 协方差阵结构对统计诊断的影响
4．1IC结构
4．2AR(1)Ⅰ结构(最佳结构)
4．3AR(1)Ⅱ结构
4．4AR(1)Ⅲ结构
4．5UCⅠ结构
4．6UCⅡ结构
4．7六种协方差结构的对比
4．7．1QD*i(θ)的比较
4．7．2QD*i(β)的比较
4．8小结
第5章个体水平和观测值水平影响分析的关系
5．1观测值水平影响分析
5．1．1基于Q的广义Cook统计量QDij
5．1．2基于EQ的Cook统计量QD*ij
5．2两个水平的影响度量之间的关系
5．2．1QDi与QDij之间的关系
5．2．2QD*i与QD*ij之间的关系
5．3结论和最后的注
参考文献
附录 本书用到的数据 2100433B
ISBN:703015490
作者:费宇//潘建新
出版社:科学出版社
定价:30
页数:195
出版日期:2005-7-1
版次:
开本:16开
包装:平装
简介:
本书可供大专院校的学生、教师、科研人员及统计工作者参考。
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混合线性模型将一般线性模型扩展为：
混合效应模型（mixed effect model），简称“模型Ⅲ”。实验设计模型之一。其中部分因素的效应是随机的，部分因素的效应是固定的（根据实验的实际情况确定）。在平方和的分解方面，其计算与固定效应模型（模型Ⅰ）和随机效应模型（模型Ⅱ）完全一样，但在 F 检验时构造检验统计量所用的方法不同。
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