臺灣博碩士論文加值系統

兩個群體在做區別分析時，分析的正確性對樣本觀察值是否互為獨立的假設相當敏感。特別在分層抽樣時，集群內的樣本常呈正相關，而層間相關係數的影響，會增加對母體參數估計的變異。因此，一般常用的費雪線性區別函數受抽樣的影響到底如何，便是需要研究的課題。
本文提出一種能使兩母體判別力最大的線性區別函數。在兩段抽樣設計中，取第二段抽樣的分層樣本大小為權數，以加權來修正費雪區別函數，而修正後的區別函數將使判別力最大。因此，在使用分層抽樣設計的資料做區別分析時，可以考慮採用這個修正的區別函數。若利用Scott及Holt (1982)巢式誤差模式的超母體來解釋兩段抽樣的資料特性，並取二分類資料為反應變數，則可利用加權最小平方去求得另一修正的費雪區別函數。
利用第五章模擬法的結果，可知在使用複雜抽樣設計時，將會對常用的標準費雪區別函數有影響，也就是抽樣設計效應在區別分析上是存在的。由依輔助變數的抽樣計畫下，使用本文所提的以樣本分層加權修正的區別函數，可以減低抽樣設計效應的影響。由巢氏誤差模式的抽樣計畫下，使用本文所提的以樣本分層加權修正的區別函數或是當層間變異變大時，依迴歸加權最小平方法修正的區別函數也可以使用。

第一章 緒論
1.1 研究動機與目的
1.2 文獻回顧
1.3 研究架構
第二章 兩群體的區別分析
2.1 費雪的線性區別函數
2.2 馬氏距離
2.3 新觀察值的分類
2.4 費雪區別函數的分析
第三章 依抽樣修正的判別函數
3.1 以分層加權修正
3.2 加權最小平方法
第四章 抽樣計畫
4.1 依輔助變數的抽樣方法
4.2 巢氏誤差迴歸模式
4.3 三種樣本區別函數
第五章 模擬研究
5.1 兩種計算誤判率的方法
5.2 比較準則
5.3 依輔助變數抽樣下的結果
5.4 依巢氏誤差迴歸模式下的結果
第六章 結論與建議
參考資料
附錄一
附錄二

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