多水平模型及其統(tǒng)計診斷

前言
第1章 引論
1.1 基本概念
　　1.1.1 異常值
1.1.2 影響點
1.1.3 異常值和影響點的處理
　1.2 預備知識
1.2.1 一些矩陣代數(shù)
1.2.2 矩陣微商
1.2.3 分布、估計及檢驗理論
　1.3 數(shù)據(jù)刪除法
1.3.1 Cook距離
1.3.2 基于影響函數(shù)的研究
1.3.3 殘差
　1.4 局部影響分析
1.4.1 Cook的局部影響分析方法
1.4.2 廣義影響函數(shù)及局部影響分析
第2章 多水平模型
2.1 引言
2.2 參數(shù)估計
　　2.2.1 IGLS估計理論
2.2.2 RIGLS估計理論
2.3 假設檢驗及置信區(qū)間
2.3.1 固定效應參數(shù)
2.3.2 隨機效應參數(shù)
2.3.3 似然比檢驗
2.4 殘差
2.5 數(shù)據(jù)分析及建模
2.5.1 “小學項目”(JSP)數(shù)據(jù)
2.5.2 血清膽紅素數(shù)據(jù)
2.6 其他多水平模型
2.6.1 多元多水平模型
2.6.2 非線性多水平模型
2.6.3 離散數(shù)據(jù)的多水平模型
第3章 GLM模型的影響分析
3.1 均值漂移模型及異常值檢驗
3.2 數(shù)據(jù)刪除法
3.3 “刪除=替代”方法
3.3.1 條件殘差
3.3.2 “刪除=替代”診斷
3.4 殘差及單個數(shù)據(jù)點的影響度量.
3.4.1 預測殘差
3.4.2 影響函數(shù)及單個數(shù)據(jù)點的影響度量
3.5 GLM模型的局部影響分析
3.5.1 協(xié)方差矩陣擾動
3.5.2 響應變量擾動
3.5.3 解釋性變量的擾動
3.5.4 實例分析：血清膽紅素數(shù)據(jù)
3.6 小結
第4章 多水平模型的數(shù)據(jù)刪除
　4.1 數(shù)據(jù)刪除度量
4.2 兩水平模型下的結論
4.3 線性混合模型中的應用
4.4 實例分析
4.4.1 血清膽紅素數(shù)據(jù)
4.4.2 JSP數(shù)據(jù)
4.5 小結
第5章 多水平模型的異常點檢驗
5.1 異常點檢驗
5.1.1 均值漂移模型和檢驗統(tǒng)計量
5.1.2 兩水平模型中異常點的探測
5.2 隨機部分異常點單元的探測
5.3 計算問題
5.4 實例分析
5.4.1 JSP數(shù)據(jù)
5.4.2 血清膽紅素數(shù)據(jù)
5.5 小結
第6章 多水平模型高水平單元的局部影響分析
6.1 模型和符號
6.2 擾動理論
6.2.1 V的一般結構
6.2.2 V的塊對角
6.3 局部影響分析
6.3.1 擾動的結果和局部影響測度
6.3.2 計算問題
6.4 局部影響的一步近似
6.5 實例分析
6.6 小結
第7章 多水平模型觀測點的局部影響分析
7.1 擾動理論及結果
7.1.1 協(xié)方差矩陣的擾動模型
7.1.2 響應變量的擾動模型
7.1.3 解釋性變量的擾動模型
7.2 三種擾動模式下的局部影響分析
7.2.1 局部診斷統(tǒng)計量
7.2.2 計算問題
7.2.3 兩種特殊的模型
7.3 實例分析
7.3.1 JSP數(shù)據(jù)
7.3.2 血清膽紅素數(shù)據(jù)
7.4 小結
第8章 多水平模型軟件及Matlab計算程序
8.1 多水平模型軟件介紹
8.2 基于Matlab多水平模型的計算程序
8.2.1 對角協(xié)方差矩陣
8.2.2 一般協(xié)方差矩陣
參考文獻
附錄 實例中的數(shù)據(jù)
附表A 血清膽紅素數(shù)據(jù)fSerum Bilirubin Datal
附表B JSP(junior school project)數(shù)據(jù)