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丹尼斯·哈默尔；Jean-Claude弥撒

增长曲线模型中预测稳健性的蒙特卡罗研究。 （英语） Zbl 0842.62060号

J.统计计算。模拟 52，第1期，33-53（1995）.
概要：增长曲线模型的预测方法通常假设，对于样本中的每种情况，测量向量都具有具有适当协方差结构的多元分布。在一项由两部分组成的蒙特卡罗研究中，我们研究了非正态性对几种常用预测因子准确性的影响。
在第一部分中，协方差结构被认为是所谓的一致或串行形式；接下来，假设数据根据混合正态模型被污染，检查相同预测因子的行为，其中大多数观测值来自具有均匀或序列结构的分布，但总体协方差结构是任意的。预测因子在第一种情况下是稳健的，但在第二种情况下可能相当不准确。

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
65C20个 概率模型，概率统计中的通用数值方法
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

稳健性；条件预测；扩展预测；一致协方差结构；序列协方差结构；污染数据模型；增长曲线模型；蒙特卡罗研究；非正态性；精确；正态模型的混合
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Hamel}和\textit{J.-C.Massé}，J.Stat.Compute。模拟52，No.1，33--53（1995；Zbl 0842.62060）
全文： 内政部

参考文献：

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