| dc.contributor | 統計系 | |
| dc.creator (作者) | 鄭宗記 | |
| dc.date (日期) | 2016-10 | |
| dc.date.accessioned | 14-May-2026 15:42:06 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 14-May-2026 15:42:06 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 14-May-2026 15:42:06 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=182623 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | Cheng and Biswas（2008) 針對混合連續與類別變數的多變量資料，利用前進演算法獲得其均數向量與變異數矩陣的最大削減概似估計量；並藉此穩健估計結果判斷資料中的離群值，但此離群值的判斷是基於連續變數所計算的馬氏距離。因此，本研究計畫將同時考量在連續與間斷變數下，計算每一個觀測值之概似函數值，作為判斷離群值的基準；再利用Riani, Atkinson, and Cerioli（2009）所提出的方法，藉由模擬方式建構每一個觀測值所對應的概似函數之包絡線，以此作為判斷離群值的準則。所得結果以圖形呈現前進演算法的架構。然後，再將前述結果推展至不完全資料的狀況；亦即在具遺漏值的混合連續與間斷變數的多變量資料下，獲得穩健估計，並進行離群值的偵測。將以電腦模擬分析與實際資料分析來評估與展示所提出的方法。 | |
| dc.format.extent | 116 bytes | - |
| dc.format.mimetype | text/html | - |
| dc.relation (關聯) | 科技部, MOST104-2118-M004-001, 104.08-105.07 | |
| dc.subject (關鍵詞) | 前進演算法; 遺漏值; 最大削減概似估計; 離群值; 穩健診斷 | |
| dc.subject (關鍵詞) | Forward search algorithm; missing values; maximum trimmed likelihood estimator; multiple outliers; robust diagnostics | |
| dc.title (題名) | 具連續與類別變數之多變量資料的穩健診斷 | |
| dc.title (題名) | Robust Diagnostics for Multivariate Data Mixed with Continuous and Categorical Variables | |
| dc.type (資料類型) | report | |
