【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学理学院,昆明650093
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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.
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