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。

线性混合效应模型影响分析基本信息

中文名 线性混合效应模型影响分析 ISBN 703015490
作    者 费宇//潘建新 出版社 科学出版社

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

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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。

线性混合效应模型影响分析常见问题

线性混合效应模型影响分析文献

航空像片冠幅与地面直径的线性混合模型 航空像片冠幅与地面直径的线性混合模型

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大量采集航空像片冠幅x与地面树木直径y的相关资料,指出一群由树冠"亮点集"组成的航空像片图像是"冠幅"检测的必要条件,并从专业的角度论证航片冠幅x与树木直径y应满足带截距的线性相关关系。由于树冠密度的随机干扰,使得冠幅x与直径y不满足等方差条件,所以必须在原来固定参数线性模型的基础上引入随机效应参数。本文采用"样地"作为随机效应的构造变量,"树冠类型"为组变量,它们的叉积构造"随机效应"参数的设计矩阵,从而构造出航空像片冠幅x与树木直径y的线性混合模型,由此获得总体y的最优无偏估计,线性混合模型的相关系数由一元线性模型的0.57平均提高到0.72。线性混合模型的实质是在固定参数方程上迭加随机"噪声"。由于数据经过标准化处理,带有随机挠动的预测方程参数与航空像片比例尺无关。

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线性回归模型在吨钢综合能耗分析中的应用 线性回归模型在吨钢综合能耗分析中的应用

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页数: 3页

评分: 4.7

文章以包钢过去几年的吨钢综合能耗数据及其趋势变化为基础,利用线性回归模型对其进行吨钢综合能耗分析,给出未来3年吨钢综合能耗的理想预测值。

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混合线性模型(mixed linear model) 一种方差分量模型.在方差分量模型中,把既含有固定效应,又含有随机效应的模型,称为混合线性模型.

具有固定效应的一般线性模型的结构为:

式中的Y表示反应变量的测量值向量,X为固定效应自变量的设计矩阵,
是与X对应的固定效应参数向量,
为剩余误差向量。
为在X条件下的Y的平均值向量,即
假定为独立、等方差及均值为0的正态分布,即
用最小二乘法求参数
的估计值B。

混合线性模型将一般线性模型扩展为:

式中Z为随机效应变量构造的设计矩阵,其构成方式与X相同。
为随机效应参数向量,服从均值向量为0、方差协方差矩阵为G的正态分布,表示为
为随机误差向量,放宽了对
的限制条件,其元素不必为独立同分布,即对E没有
的假定。用符号表示随机误差向量
,不要求
的方差、协方差矩阵R的主对角元素为
、非主对角元素为0。同时假定Cov(G,R)=0,即G与R间无相关关系。这时Y的方差、协方差矩阵变为:

Y的期望值为:

时,混合线形模型转变为一般线形模型 。2100433B

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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