约瑟夫·卡瓦诺（Joseph E.Cavanaugh）。;韦斯利·约翰逊。 评估状态空间过程中案例的预测影响。 （英语） Zbl 0917.62078号 生物计量学 86，第1期，183-190（1999）. 摘要：状态空间建模的一个重要推断目标是使用固定区间平滑恢复未观察到的状态。因此，识别对平滑器有重大影响的情况是一个相关的实际问题。为了便于识别，我们提出了一种病例删除诊断方法，该方法可以使用标准滤波和平滑算法的输出进行计算。我们的诊断定义为条件密度的两个版本之间的Kullback-Leibler定向散度，条件密度决定了平滑器，一个基于所有数据，另一个基于除所讨论的一个或多个案例之外的所有数据。我们在实际应用中研究了诊断的检测性能。 引用于4文件 MSC公司： 62M20型 随机过程推断和预测 关键词：病例缺失诊断;EM算法;固定区间平滑;卡尔曼滤波;Kullback-Leibler散度;预测;预测影响函数;时间序列;状态空间建模 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.E.Cavanaugh}和\textit{W.O.Johnson}，《生物特征》86，第1期，183--190（1999；Zbl 0917.62078） 全文： 内政部