阿尔多·加雷（Aldo M.Garay）。;维克托·拉科斯（Victor H.Lachos）。;林宗一 具有重尾分布的非线性删失回归模型。 （英语） Zbl 1405.62094号 统计接口 9，第3期，281-293（2016）. 摘要：在删失非线性回归模型的框架下，通常假设随机误差呈正态分布，主要是为了数学上的方便。然而，由于这种方法对偏离正态性假设的敏感性，它在文献中受到了批评。在实践中，艾滋病研究中的收入或病毒载量等数据往往因为重尾而违反了这一假设。在本文中，我们建立了删失非线性回归模型与最近研究的一类对称分布之间的联系，这类对称分布通过包含峰度扩展了正态分布，称为正态分布的尺度混合（SMN）。学生-（t）、皮尔逊VII型、斜线和污染正态分布以及其他分布都包含在本课程中。选择这个类的一个成员可以很好地替代对这种数据建模，因为它们在几个应用程序中都显示出了灵活性。我们开发了一种分析简单且高效的EM型算法，用于迭代计算模型参数的最大似然估计以及作为副产品的标准误差。该算法在E步使用了很好的表达式，依赖于截断SMN分布的均值和方差的公式。通过对模拟数据和实际数据的应用，说明了所提方法的有用性。 引用于7文件 MSC公司： 62J02型 一般非线性回归 62G32型 极值统计；尾部推断 62N01号 审查数据模型 关键词：EM型算法;正态分布的比例混合;离群值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛A.M.Garay｝等人，《Stat.Interface 9》，第3281-293号（2016；Zbl 1405.62094） 全文： 内政部