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dc.contributor.advisor宋傳欽zh_TW
dc.contributor.author邱治中zh_TW
dc.creator邱治中zh_TW
dc.date1995en_US
dc.date1994en_US
dc.date.accessioned2016-04-29T08:00:28Z-
dc.date.available2016-04-29T08:00:28Z-
dc.date.issued2016-04-29T08:00:28Z-
dc.identifierB2002003565en_US
dc.identifier.urihttp://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/88462-
dc.description碩士zh_TW
dc.description國立政治大學zh_TW
dc.description應用數學系zh_TW
dc.description.abstract  文獻中診斷離群值及有影響力觀察值的方法,以臻完備。本文將從貝氏觀點提出一個新的診斷方法,也就是利用誤差項事後分配的Kullback-Leibler對稱散度來做為診斷離群值及有影響力觀察值的標準。zh_TW
dc.description.tableofcontents摘要\r\n目錄\r\n第一章 緒論\r\n  1.1 前言-----1\r\n  1.2 本文架構-----1\r\n第二章 文獻回顧\r\n  2.1 Chaloner-Brant法\r\n    2.1.1 誤差項的事後分配-----3\r\n    2.1.2 診斷方法-----4\r\n  2.2 利用Kullback-Leibler對稱散度為診斷準則\r\n    2.2.1 Kullback-Leibler對稱散度之定義-----6\r\n    2.2.2 離群值及具有影響力觀察值之診斷-----7\r\n第三章 退化多元常態分配與多元t分配之密度函數\r\n  3.1 Moore-Penrose逆矩陣-----10\r\n  3.2 退化的多元常態分配與t分配之密度函數\r\n    3.2.1 退化的多元常態分配之密度函數-----11\r\n    3.2.2 退化的多元t分配之密度函數-----12\r\n第四章 隨機誤差項之事後分配\r\n  4.1 無資訊事前分配下誤差項之事後分配\r\n    4.1.1 σ<sup>2</sup>已知下,誤差項之事後分配-----14\r\n    4.1.2 σ<sup>2</sup>未知下,誤差項之事後分配-----16\r\n  4.2 常態─伽瑪事前分配下誤差項之事後分配-----17\r\n第五章 離群值及具有影響力觀察值之診斷\r\n  5.1 無資訊事前分配下,誤差項事後分配之K-L對稱散度\r\n    5.1.1 σ<sup>2</sup>已知下,誤差項事後分配之K-L對稱散度-----19\r\n    5.1.2 σ<sup>2</sup>未知下,誤差項事後分配之K-L對稱散度-----21\r\n  5.2 常態─伽瑪事前分配下,誤差項事後分配之K-L對稱散度-----23\r\n第六章 實例分析\r\n  6.1 資料描述-----24\r\n  6.2 資料分析-----25\r\n附錄-----28\r\n參考文獻-----40zh_TW
dc.source.urihttp://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002003565en_US
dc.subject離群值zh_TW
dc.subject殘差zh_TW
dc.subject貝氏方法zh_TW
dc.title離群值偵測與殘差分析之貝氏方法zh_TW
dc.typethesisen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypethesis-
item.fulltextWith Fulltext-
Appears in Collections:學位論文
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