【摘 要】
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本文旨在通过用威布尔回归模型来拟和生存数据,并对其进行统计诊断及影响分析,得出数据中对于统计诊断影响特别大的点,既强影响点,这无论在理论上还是在应用上都有重要意义。
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本文旨在通过用威布尔回归模型来拟和生存数据,并对其进行统计诊断及影响分析,得出数据中对于统计诊断影响特别大的点,既强影响点,这无论在理论上还是在应用上都有重要意义。威布尔分布也许是最为广泛使用的寿命分布,指数分布是威布尔分布的特殊情形,本文系统地研究了威布尔回归模型的统计诊断。首先,这篇论文简单介绍了威布尔回归模型的性质,选取肺癌病人和复合骨髓瘤病人生存数据作为研究对象,利用极大似然估计法和Newton-Raphson迭代法求解未知参数,并对参数进行了似然比检验。其次,采用了诊断统计量广义Cook距离,研究了威布尔回归模型关于微小扰动的局部影响分析,得到了局部影响分析的曲率度量,并分别对常见的扰动模型进行分析,得出数据中的强影响点。另外,本文的每一章都进行了数值计算,通过实例验证了本文的结果。
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