一般均值漂移模型的Score检验统计量

本文研究了一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.

具有线性趋势回归信度模型的随机效应及线性趋势的Score检验

讨论了具有线性趋势的回归信度模型的随机效应和线性趋势的Score检验问题.首先分别推导出模型中随机效应存在性和线性趋势显著性这2种检验的Score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法分别模拟了此2种检验统计量的功效.功效模拟结果显示,2种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析,分析结果表明,该数据集的随机效应是存在的,线性趋势也是显著的.

基于重复测量数据的Poisson回归模型的偏大离差的Score检验

Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大离差的检验问题 ,得到了检验的score统计量 .

加权非线性随机系数模型异方差性的Score检验

在回归分析中 ,随机误差的方差齐性的假设往往有助于问题的解决 ,但方差齐性假设并不总是正确的。在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论。在韦博成 (1995 )讨论的加权非线性回归模型的基础上 ,用随机系数的方法 ,讨论加权线性随机系数模型中的异方差检验问题 ,得到了方差齐性检验的Score统计量。

加权非线性回归的Score检验及其局部影响分析

在回归分析中,随机误差是否存在方差齐性是理论与应用工作者都十分关心的问题。对线性回归,已有许多讨论([1],[2])。本文则讨论加权非线性回归方差齐性的假设检验问题。本文把Cook & Weiberg([3])关于线性回归方差齐性Score检验的结果推广到非线性回归;并利用Cox & Reid([4])的参数正交化方法得到修正的Score检验统计量。同时,本文还讨论了微小扰动对于Score统计量的局部影响,得到了度量最大局部影响的诊断统计量。

零截尾广义Poisson回归模型及其Score检验(英文)

研究零截尾广义Poisson回归模型,给出了模型的参数估计方法,着重研究检验零截尾Poison回归、零截尾广义Poisson回归以及检验回归系数显著性的score检验统计量,并用一个数值实例来说明方法的有效性.最后通过一个仿真模拟例子来研究score检验统计量的检验功效.

配对设计下相对危险度的Score检验

文章基于相对危险度提出了一个与以往不同的假设检验问题,并就此检验问题,在配对设计下用Fisher信息阵方法构建了Score检验统计量,通过Monte Carlo方法模拟,发现Score检验有优良的统计性能,因为它很好地控制经验第一类错误率,且经验第一类错误率与给定的显著性水平很接近,是一个理想检验。

具有线性趋势回归信度模型异方差的score检验

回归信度模型在保险研究中具有重要的作用.本文分险种内部,险种之间,险种内部及之间三种情形讨论了具有线性趋势回归信度模型异方差的score检验问题.首先推导了异方差存在性检验的score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法模拟了这几种检验统计量的功效,功效模拟结果显示:这几种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用文中所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析。

含方差扩大的一般均值漂移模型的Score检验统计量

该文研究了含方差扩大的一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.

带有约束条件的方差扩大模型的Score检验

本文对带有约束条件的约性模型方差扩大模型的假设检验问题给出了 Score检验统计量 。

针对零膨胀模型的Score检验及其在自然灾害分析中的应用

为了解释计数数据相对于普通的泊松分布存在过分多零的问题,一类零膨胀泊松混合回归模型被提出来。目前,该类模型已被广泛应用于生物医学、金融保险等研究领域中。而针对计数数据是否存在零膨胀的检验对于模型的选择是至关重要的。针对零膨胀是否存在的问题,提出了一种Score检验方法,并通过模拟研究考察了其检验统计量在原假设下的抽样分布与经验势,验证了该检验方法的可靠性。在零膨胀存在的情况下,结合数据分解技巧与Gibbs抽样方法对所有参数进行了估计。最后,利用一个关于森林火灾的实例对以上方法进行了进一步说明。

基于Score检验统计的粗差探测法

针对观测数据同时含有粗差和系统误差时粗差难以探测的问题,本文将粗差纳入随机模型,提出了一种基于Score检验统计的粗差探测方法。首先构造半参数模型的惩罚极大似然函数,给出了相应的解的表达式。然后构造Score检验统计量,推导出具体表达式,给出了相应的粗差探测步骤。最后,用一组含有粗差的模拟数据验证了本文算法的有效性。

基于有偏Logistic分布的回归建模及其Score检验

有偏Logistic回归模型是以非对称函数来连接,引进了偏态参数,这比标准Logistic回归模型能够更好地适用于实际数据。文章在总结和探讨有偏Logistic分布函数和密度函数性质的基础上,重点研究了基于该分布的回归建模问题,利用牛顿迭代法得到了参数估计算法。为检验解释变量的重要性,基于Score检验方法研究了相关的假设检验问题,并通过模拟研究其检验功效问题。利用AIC和BIC信息准则对四种回归模型进行拟合优度分析。

Logistic分布位置-尺度参数联合回归建模及其Score检验

Logistic分布是一种重要的位置-尺度分布,与正态分布比较,Logistic分布是一种厚尾分布.为刻画数据的异方差性,提出了基于Logistic分布的位置-尺度参数联合回归建模问题,利用牛顿迭代法得到了参数估计算法.为检验解释变量的重要性,基于Score检验方法研究了相关的假设检验问题,并通过数值模拟研究其检验功效问题.最后,利用AIC和BIC信息准则对基于Logistic回归模型和线性回归进行拟合优度分析.大量数值模拟和实例数据分析验证了所提方法的有效性.

具有AR(1)误差的非线性模型中的Score检验

文章研究了具有AR(1)误差的非线性的模型中一般均值漂移存在性及方差齐性检验问题;利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量。

椭球约束线性模型异常点的Score检验

利用方差扩大模型,获得椭球约束线性模型异常点的Score检验函数。最后,通过经典的实验数据对本文结果进行实例分析。

具有一致相关的纵向数据模型中方差和相关系数的齐性检验

在纵向数据分析中,模型方差的齐性是一个基本假定,但是该假定未必正确.林金官、韦博成[1]讨论了具有AR(1)误差的非线性纵向数据模型中方差和相关系数的齐性检验.本文对具有一致相关协方差结构的纵向数据模型,研究了方差齐性和相关系数齐性的检验,得到了检验的score统计量,并应用于葡萄糖数据.最后,本文还给出了模拟结果.

误差为ARMA(1,1)的非线性回归模型相关性和异方差的检验

本文讨论了误差为ARMA(1 ,1 )序列的非线性回归模型 .首先得到随机误差相关性和异方差性检验的似然比检验统计量和Score检验统计量 ;其次利用参数正交变换 ,得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量 ,推广了韦博成、胡跃清 (1 994)的结果和韦博成(1 995 )的结果 ;最后给出了几种特殊情形的似然比检验统计量和Score检验统计量 .

半参数广义线性模型的影响分析与异常点检验

统计诊断就是对统计推断方法解决问题的全过程进行诊断,而影响分析是统计诊断中十分重要的分支.本文针对半参数广义线性模型,证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理,给出了诸如广义Cook距离等诊断统计量并研究了异常点的Score检验统计量,最后通过实例验证了本文给出的诊断方法的有效性.

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1,0,1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题,用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量,并用随机模拟验证了检验方法的正确性;推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果;最后将结果应用于DBL(0,1,1)误差的非线性回归模型。