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Brajendra C.Sutradhar。;瓦西穆尔·巴里

具有离群值的广义线性混合模型中的稳健拟似然推理。 （英语） Zbl 1206.62077号

J.统计计算。模拟 81，第2期，233-258（2011）.
摘要：众所周知，在传统的无离群值情况下，广义拟似然（GQL）方法[B.C.Sutradhar公司，关于广义线性混合模型中的精确拟似然推断。Sankhyá66，第2期，263–291页（2004年；兹比尔1192.62176)]在获得广义线性混合模型（GLMMs）中所涉及参数的一致和有效估计方面表现良好。我们首先研究了一个或多个离群值的存在对此类GLMM中参数的GQL估计的影响，特别是在计数和二进制混合模型等两个重要模型中。异常值似乎会导致严重偏差，从而导致估计不一致。作为补救措施，我们随后提出了一种稳健的GQL（RGQL）方法，以便在存在一个或多个离群值的情况下获得GLMM中参数的一致估计。为了检验所提出的RGQL方法的一致性性能，进行了广泛的仿真研究。

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62G35型 非参数稳健性
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62G05型 非参数估计

关键词：

一致性;二元混合模型;广义拟似然;过度分散;回归效应;稳健方法

引文：

Zbl 1192.62176号

软件：

法尔迈尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.C.Sutradhar}和\textit{W.Bari}，J.统计计算。模拟81，No.2，233--258（2011；Zbl 1206.62077）
全文： 内政部

参考文献：

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