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| 研究生： |
邱治中 |
|---|---|
| 論文名稱： |
離群值偵測與殘差分析之貝氏方法 |
| 指導教授： | 宋傳欽 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
理學院 - 應用數學系 Department of Mathematical Sciences |
| 論文出版年： | 1995 |
| 畢業學年度： | 83 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 46 |
| 中文關鍵詞： | 離群值 、殘差 、貝氏方法 |
| 相關次數： | 點閱：160 下載：0 |
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文獻中診斷離群值及有影響力觀察值的方法，以臻完備。本文將從貝氏觀點提出一個新的診斷方法，也就是利用誤差項事後分配的Kullback-Leibler對稱散度來做為診斷離群值及有影響力觀察值的標準。
摘要
目錄
第一章 緒論
1.1 前言-----1
1.2 本文架構-----1
第二章 文獻回顧
2.1 Chaloner-Brant法
2.1.1 誤差項的事後分配-----3
2.1.2 診斷方法-----4
2.2 利用Kullback-Leibler對稱散度為診斷準則
2.2.1 Kullback-Leibler對稱散度之定義-----6
2.2.2 離群值及具有影響力觀察值之診斷-----7
第三章 退化多元常態分配與多元t分配之密度函數
3.1 Moore-Penrose逆矩陣-----10
3.2 退化的多元常態分配與t分配之密度函數
3.2.1 退化的多元常態分配之密度函數-----11
3.2.2 退化的多元t分配之密度函數-----12
第四章 隨機誤差項之事後分配
4.1 無資訊事前分配下誤差項之事後分配
4.1.1 σ<sup>2</sup>已知下，誤差項之事後分配-----14
4.1.2 σ<sup>2</sup>未知下，誤差項之事後分配-----16
4.2 常態─伽瑪事前分配下誤差項之事後分配-----17
第五章 離群值及具有影響力觀察值之診斷
5.1 無資訊事前分配下，誤差項事後分配之K-L對稱散度
5.1.1 σ<sup>2</sup>已知下，誤差項事後分配之K-L對稱散度-----19
5.1.2 σ<sup>2</sup>未知下，誤差項事後分配之K-L對稱散度-----21
5.2 常態─伽瑪事前分配下，誤差項事後分配之K-L對稱散度-----23
第六章 實例分析
6.1 資料描述-----24
6.2 資料分析-----25
附錄-----28
參考文獻-----40
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