偏正态数据下混合非线性位置回归模型的统计诊断 曹幸运, 聂兴锋, 吴刘仓昆明理工大学理学院, 昆明 650093 Statistical Diagnosis of Mixture Nonlinear Location Regression Model with Skew-Normal Data CAO Xingyun, NIE Xingfeng, WU LiucangFaculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China

摘要 图/表 参考文献 相关文章(1) 点击分布统计 下载分布统计 --> 全文: PDF(828 KB) HTML (1 KB) 输出: BibTeX | EndNote (RIS) 摘要在经济、生物医学、环境科学等领域存在着这样一类混合数据，非对称、非线性并且还含有异常点或强影响点，如果只是简单的对总体数据进行诊断，得到的结果可能不精确.因此研究了偏正态数据下混合非线性位置回归模型的统计诊断，对混合数据总体不分类做诊断与分类后再做诊断相比较，发现分类后做诊断结果更精确.其次，将Pena距离推广到了偏正态非线性回归模型，给出了似然距离，Cook距离，Pena距离三个诊断统计量来判别异常点或强影响点，结果表明Pena距离对异常点更敏感，诊断效果略优于似然距离和Cook距离.最后，通过随机模拟试验研究和实例分析，表明文章提出的模型和方法是合理的. 服务 加入引用管理器 E-mail Alert RSS 收稿日期: 2019-10-10 PACS: 62F10 62H12 基金资助:国家自然科学基金（11861041，11261025）资助项目. 引用本文: 曹幸运, 聂兴锋, 吴刘仓. 偏正态数据下混合非线性位置回归模型的统计诊断[J]. 应用数学学报, 2021, 44(2): 209-225. CAO Xingyun, NIE Xingfeng, WU Liucang. Statistical Diagnosis of Mixture Nonlinear Location Regression Model with Skew-Normal Data. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2021, 44(2): 209-225. 链接本文: http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/CN/或 http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/CN/Y2021/V44/I2/209 [1] Goldfeld S M, Quandt R E. A Markov model for switching regressions. Journal of Econometrics, 1973, 1:3-15 [2] McLachlan G, Peel D. Finite Mixture Models. 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