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费雷拉，Clécio S。;Víctor H·拉科斯。;海伦诺·博尔法林

正态回归模型的斜标度混合中的推断和诊断。 （英语） Zbl 1457.62209号

J.统计计算。模拟 85，第3期，517-537（2015）。
摘要：正态分布的斜标度混合通常用于涉及非对称数据和重尾数据的统计过程。这种分布族成员的主要优点是易于从中进行模拟，并且它们还提供了用于最大似然估计的真正期望最大化（EM）算法。在本文中，我们将EM算法扩展到线性回归模型，并遵循Zhu和Lee的方法，通过局部影响和广义杠杆来开发诊断分析。这是因为库克众所周知的方法不能用于衡量当地影响力。讨论了EM型算法，重点讨论了斜交Student正态分布、斜交斜杠分布、斜控正态分布和斜交幂指数分布。最后，报告了实际数据集的结果，说明了该方法的有效性。

引用于12文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
10层62层 点估计
62J20型 诊断、线性推理和回归

关键词：

正态分布的斜标度混合;杠杆;局部影响;EM-算法

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.S.Ferreira}等人，《统计计算杂志》。模拟85，No.3，517--537（2015；Zbl 1457.62209）
全文： 内政部

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