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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:余思璇
研究生(外文):Sz-shiuan Yu
論文名稱:一個分析具相關性的連續與比例資料的簡單且強韌的方法
論文名稱(外文):An easy and robust way to analyzing bivariate continous and proportion data
指導教授:鄒宗山鄒宗山引用關係
指導教授(外文):Tsung-shan Tsou
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:統計研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:53
中文關鍵詞:伽瑪-貝他二元混合模型強韌概似函數強韌二元負二項分配水文學
外文關鍵詞:HydrologyBivariate gamma and Beta modelRobust likelihoodBivariate negative binomial distribution
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在水文學上,以往總以單變量的統計方法分析資料。Nadarajah(2009)針對乾旱資料提出了伽瑪-貝他二元混合模型來分析乾旱持續時間與其發生比例。本文利用強韌概似函數的概念建立強韌二元負二項模型,並利用模擬與乾旱資料比較此模型與伽瑪-貝他二元混合模型,在分析具相關性的連續與比例資料時的差異與優劣。
Traditionally, analysis of Hydrology employs only one hydrological variable. Nadarajah (2009) proposed a bivariate model with gamma and beta as marginal distributions to analyze the drought duration and the proportion of drought events.
We demonstrate that the gamma-beta model is sensitive to model misspecification, and propose using the robust bivariate negative binomial model to make inference for data of this type. One obtains legitimate inference without worrying about the true underlying distribution of the bivariate data.
Simulations and the analysis of the drought data from the State of Nebraska, USA, are provided to make contrasts between our robust approach and the gamma-beta model.
摘要i
Abstract ii
目錄iii
表目次v
第一章緒論1
第二章伽瑪−貝他模型2
2.1 建立模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.2 參數估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.3 伽瑪−貝他模型對於乾旱資料的應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
第三章強韌二元負二項模型與伽瑪−貝他模型之比較7
3.1 強韌概似函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.2 伽瑪−貝他二元混合模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.3 二元負二項模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.4 二元負二項模型的修正項. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.5 實作模型為二元負二項之強韌概似比檢定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
第四章模擬研究15
4.1 邊際分配期望值之估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.2 複迴歸模型下之二元反應變數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.3 模擬結果分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
第五章實例分析29
5.1 資料介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.2 資料分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
第六章結論與展望43
參考文獻44
[1] Arbous, A.G. and Kerrich, J.E. (1951). “Accident statistics and the concept of accident proneness.” Biometrics,7, 340-432.
[2] Royall, R.M. and Tsou, T.S. (2003). “Interpreting statistical evidence by using imperfect models: robust adjusted likelihood funcitons.” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 65, 391-404.
[3] Ndadrajah, S. (2009), “A bivariate distribution with gamma and beta marginals with application to drought data. ” Journal of Application Statistics, 36, 277-301.
[4] Tsou, T.S. and Chen, C.H. (2007). “Comparing several means of dependent populations of count –A parametric robust approach. ” Statistic in Medicine, 27, 2576-2585.
[5] Solis-Trapala, I.L. and Farewell, V.T. (2005). “Regression analysis of overdispersed correlated count data with subject specific covariates.” Statistics in Medicine, 24, 2557-2575.
[6] Nadarajah, S. (2007). “A bivariate gamma model for drought. ” Water Resources Research, 43, W0851, doi: 10.1029/2006WR005641.
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[8] Bonta, J.V. (2004). “Stochastic simulation of storm occurrence, depth, duration, and within-storm intensities.” Transactions of the ASABE, 47, 1573-1584.
[9] Tate, E.L. and Freeman, S.N. (2000). “Three modeling approaches for seasonal streamflow droughts in southern Africa: the use of censored data.” Hydrological Sciences-Journal-des Sciences Hydrologiques, 45, 27-42.
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