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赵元英;唐念生

纵向数据多元偏态正态生殖扩散混合模型的最大似然估计和影响分析。 （英语） Zbl 1336.62086号

统计 49，第6期，1348-1365（2015）.
总结：在随机效应和个体内随机误差的正态假设下，开发了各种混合模型，以捕捉纵向数据个体间和个体内变异的特征。然而，在某些应用中可能会违反正态性假设。为此，本文假设随机效应服从偏态正态分布，个体内误差按繁殖扩散模型分布。提出了一种期望条件最大化（ECME）算法和Gibbs采样器内的Metropolis-Hastings（MH）算法，以同时获得参数和随机效应的估计。通过案例删除法和局部影响分析，开发了几种诊断措施来识别潜在影响案例，并评估小扰动对模型假设的影响。为了减少计算负担，我们推导了病例删除诊断的一阶近似。文中给出了几个仿真研究和一个实际数据示例，以说明新开发的方法。

引用于2文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62J20型 诊断、线性推理和回归

关键词：

病例缺失诊断;EM算法;局部影响分析;生殖扩散混合效应模型;偏正态分布
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Y.Y.Zhao｝和\textit｛N.S.Tang｝，《统计》49，第6期，1348-1365（2015；兹bl 1336.62086）
全文： DOI程序

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