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題 名 | 長期資料迴歸離群值的診斷=Outlier Diagnostics for Longitudinal Regression |
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作 者 | 詹世煌; 簡莉珠; 陳毓家; | 書刊名 | 中國統計學報 |
卷 期 | 37:3 1999.09[民88.09] |
頁 次 | 頁241-255 |
分類號 | 319.51 |
關鍵詞 | 考列斯基分解; 長期資料迴歸; 槓桿值; 離群值; Cholesky decomposition; Leverages; Longitudinal data; Outliers; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在本文中,我們利用考列斯基分解(Cholesky decomposition) 來處理長期資料 迴歸中反應變數的相關性, 而後利用 H 矩陣 (hat matrix) 中的槓桿值 (leverage values) 來診斷離群值。經由實例分析,我們發現若利用傳統迴歸法於長期資料離群值的診 斯,由於忽略個體內的相關,對於真正的離群值不容易診斯出來; 但若利用我們建議的考列 斯基分解將反應叟數的相關性消除,再利用傳統迴歸離群值的診斷方式,如槓桿值,將較容 易偵測出真正的離群值。在我們之青光眼例中被偵測出為離群值者亦為影響點,至於離群值 與影響值之間更緊密的關聯,恐須對其綜合指標性質的槓桿值做更進一步的分析。 |
英文摘要 | In this paper, we utilize Cholesky decomposition to transform the correlated phenomenon among the response variables within a subject for longitudinal data into uncorrelated ones, and then apply the concept of leverages used in classical regression analysis to detect outlier observations. Through real data analysis, we found that our approach shows significant improvement in identifying the outliers over the classical regression diagnostic methods. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。