臺灣博碩士論文加值系統

對於線性迴歸分析中異常值的偵測，至今已有不少文獻加以探討，惟文獻上所討論的異常值診斷統計量，例如：Cook’s Distance 、WKi等，易產生誤判的情形，即原本不是異常值的點易被錯誤認定為異常值，或異常值易被誤判為正常值。本文提出C-L plot，並配合兩個偵測異常值的準則，除了可以清楚地辯認X方向和Y方向上的離群值外，對於影響值的特性也可有更深一層的認識。此外，對於觀察值之間難以解決的遮蔽效應 (masking effect) 問題，我們將就Lawrance (1995) 所提出的診斷統計量 加以修正，並建立臨界值以便評估觀察值是否真的具有大的遮蔽效應。最後以模擬的方式以及文獻上的例子來說明所提方法的績效與應用。我們發現所提方法除了保有 的基本特質外，更能具體反應出一觀察值遮蔽效應的大小。
關鍵詞：異常值、離群值、影響值、C-L plot、遮蔽效應。

目錄 I
表目錄 II
圖目錄 III
第一章 緒論 1
第二章 迴歸分析異常值的診斷 3
2.1 離群值的診斷 3
2.2 影響值的診斷 5
2.3 Cook’s distance Ci 的期望值與變異數 6
2.4 Gray’s L-R plot與Cook-Leverage (C-L) plot 8
2.5 C-L plot的偵測準則 10
第三章 Ci 的影響值診斷績效 12
3.1 統計模擬 12
3.2 模擬結果 13
3.3 實例 16
第四章 遮蔽效應的偵測 19
4.1 遮蔽效應 19
4.2 的期望值與變異數 23
4.3 統計模擬 30
4.4 例子 39
第五章 結論 45
參考文獻 48
附錄一 49
附錄二 51
附錄三 52
附錄四 53

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