基于Pena距离的偏正态数据下位置回归模型的统计诊断

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英文篇名：Statistical Diagnostics for Location Regression Model with Skew-Normal Data Based on the Pena Distance 作者：聂兴锋 ; 吴刘仓 ; 邢伊琦 英文作者：NIE Xingfeng;WU Liucang;XING Yiqi;Faculty of Science,Kunming University of Science and Technology; 关键词：位置回归模型 ; 偏正态数据 ; Pena距离 ; 统计诊断 英文关键词：Location regression model;;Skew-normal data;;Pena distance;;Statistical diagnostics 中文刊名：YISU 英文刊名：Mathematica Applicata 机构：昆明理工大学理学院; 出版日期：2019-04-15 出版单位：应用数学 年：2019 期：v.32;No.133 基金：国家自然科学基金项目(11861041,11261025) 语种：中文; 页：YISU201902007 页数：8 CN：02 ISSN：42-1184/O1 分类号：65-72

摘要

Pena距离是研究偏态数据的一种有用工具.本文利用Pena距离研究了偏正态数据下位置回归模型的统计诊断问题,得到了位置回归模型下Pena距离的表达式,对其性质进行讨论,从而得到高杠杆异常点的判别方法. Pena距离与Cook距离、似然距离进行比较,得到在一定的条件下Pena距离优于Cook、似然距离.通过随机模拟试验研究和实例分析,表明本文提出的理论和方法是科学合理的.
        Pena distance is a useful tool to study skewed data. In this paper, the statistical diagnostics of the Location regression model under skew-normal data based on the Pena distance is discussed. The expression of the Pena distance about Location regression model is obtained and its properties are discussed. Meanwhile, the discrimination of high-leverage outlier are obtained, then the conclusions obtained are that the Pena distance is better than the Cook and Likelihood distance on certain conditions. Monte Carlo simulation studies and two real examples analysis illustrate that the model and method are scienti?c and reasonable.

引文

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