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題名 具有額外變異之離散型資料分析探討
A Study on Modelling Overdispersion in Categorical Data
作者 陳麗如
貢獻者 江振東
陳麗如
關鍵詞 額外變異
廣義線性模型
準概似估計模型
隨機效果模型
Overdispersion
General Linear Model
Quasi-Likelihood Estimate
Random-Effect Model
日期 2001
上傳時間 15-四月-2016 16:10:23 (UTC+8)
摘要 處理類別型的資料時，常由於變異數與平均數間具有函數關係，因此資料呈現出來的變異程度會比預期的變異程度來的大，這種現象就稱為資料具有額外變異。一般的分析方法是利用廣義線性模型先作估計，再對估計之標準誤做調整。本文中將探討處理額外變異的另外兩種方法—準概似估計和隨機效果模型，並分別利用紡織原料與毒物學研究之資料作為範例來比較此兩種方法與前者的異同。
Overdispersion is a common phenomenon in practice when modelling categorical data, and the scaled Pearson chi-square is usually used to measure it. In this study, we examine two other methods—the quasi-likelihood and the random-effect models. In addition, two examples are provided for illustration.
參考文獻 Abramowitz, M. and Stegun, I. A.（1972）, Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs and Mathematical Tables, U.S. Government Printing Office, Washington.\nAgresti, A. (1990), Categorical Data Analysis, New York: Wiley.\nAgresti, A. (1996), An introduction to Categorical Data Analysis, New York: Wiley.\nBox, G.E.P. and Cox, D.R.（1964）, “An analysis of transformation（with discussion）,” J. R. Statist. Soc B 26, 211-43.\nCollett, D. (1991), Modelling Binary Data, London : Chapman & Hall.\nMathSoft, Inc.（1999）, S-PLUS 2000 Guide to Statistics, Volume 1, Data Analysis Products Division, MathSoft, Seattle, WA.\nMorgan, B.J.T. (1992), Analysis of Quantal Response Data, London: Chapman & Hall.\nNelder, J.A. and Pregibon, D. (1987), “An extended quasi-likelihood function,” Biometrika, 74, 221-231.\nWedderburn, R.W.M. (1974), “Quasi-likelihood functions, generalized linear models and the Gauss-Newton method,” Biometrika, 61, 439-447.
描述 碩士
國立政治大學
統計學系
88354021
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#A2002001358
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 江振東zh_TW
dc.contributor.author (作者) 陳麗如zh_TW
dc.creator (作者) 陳麗如zh_TW
dc.date (日期) 2001en_US
dc.date.accessioned 15-四月-2016 16:10:23 (UTC+8)-
dc.date.available 15-四月-2016 16:10:23 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 15-四月-2016 16:10:23 (UTC+8)-
dc.identifier (其他 識別碼) A2002001358en_US
dc.identifier.uri (URI) https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=94802-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計學系zh_TW
dc.description (描述) 88354021zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 處理類別型的資料時，常由於變異數與平均數間具有函數關係，因此資料呈現出來的變異程度會比預期的變異程度來的大，這種現象就稱為資料具有額外變異。一般的分析方法是利用廣義線性模型先作估計，再對估計之標準誤做調整。本文中將探討處理額外變異的另外兩種方法—準概似估計和隨機效果模型，並分別利用紡織原料與毒物學研究之資料作為範例來比較此兩種方法與前者的異同。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Overdispersion is a common phenomenon in practice when modelling categorical data, and the scaled Pearson chi-square is usually used to measure it. In this study, we examine two other methods—the quasi-likelihood and the random-effect models. In addition, two examples are provided for illustration.en_US
dc.description.tableofcontents 封面頁\n證明書\n致謝詞\n論文摘要\n目錄\n表目錄\n圖目錄\n第一章 緒論\n1.1 研究動機與目的\n1.2 研究架構\n第二章 額外變異\n2.1 造成額外變異的潛在原因\n2.1.1 反應機率間的變異\n2.1.2 反應變數間具有相關性\n2.2 實例\n第三章 擴展準概似\n3.1 最大概似估計—廣義線性模型\n3.1.1 廣義線性模型的成分\n3.1.2 概似方程式\n3.1.3 適合度診斷\n3.2 準概似估計\n3.2.1 準概似的好處\n3.3 擴展準概似估計\n3.3.1 變異函數包含未知參數\n3.3.2 離勢參數為不固定的常數\n3.3.3 關於非線性參數的推理\n3.4 實例\n3.4.1 一般的方法與準概似估計法之比較\n第四章 隨機效果模型\n4.1 包含隨機效果的模型\n4.1.1 解釋變數無法被紀錄\n4.1.2 解釋變數無法被適當的測量或控制\n4.1.3 隨機效果模型\n4.2 配適包含隨機效果的模型\n4.3 實例\n4.3.1 一般的方法與隨機效果模型之比較\n第五章 結論與建議\n5.1 結論\n5.2 建議\n5.3 未來研究方向\n附錄\n附錄一 實例：紡織原料之SAS程式\n附錄二 殘差圖\n附錄三 準概似模型在S-PLUS 2000之操作程序\n附錄四 在準概似中與估計結果之比較\n附錄五 實例：毒物學研究之SAS程式\n參考文獻zh_TW
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#A2002001358en_US
dc.subject (關鍵詞) 額外變異zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 廣義線性模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 準概似估計模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 隨機效果模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Overdispersionen_US
dc.subject (關鍵詞) General Linear Modelen_US
dc.subject (關鍵詞) Quasi-Likelihood Estimateen_US
dc.subject (關鍵詞) Random-Effect Modelen_US
dc.title (題名) 具有額外變異之離散型資料分析探討zh_TW
dc.title (題名) A Study on Modelling Overdispersion in Categorical Dataen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) Abramowitz, M. and Stegun, I. A.（1972）, Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs and Mathematical Tables, U.S. Government Printing Office, Washington.\nAgresti, A. (1990), Categorical Data Analysis, New York: Wiley.\nAgresti, A. (1996), An introduction to Categorical Data Analysis, New York: Wiley.\nBox, G.E.P. and Cox, D.R.（1964）, “An analysis of transformation（with discussion）,” J. R. Statist. Soc B 26, 211-43.\nCollett, D. (1991), Modelling Binary Data, London : Chapman & Hall.\nMathSoft, Inc.（1999）, S-PLUS 2000 Guide to Statistics, Volume 1, Data Analysis Products Division, MathSoft, Seattle, WA.\nMorgan, B.J.T. (1992), Analysis of Quantal Response Data, London: Chapman & Hall.\nNelder, J.A. and Pregibon, D. (1987), “An extended quasi-likelihood function,” Biometrika, 74, 221-231.\nWedderburn, R.W.M. (1974), “Quasi-likelihood functions, generalized linear models and the Gauss-Newton method,” Biometrika, 61, 439-447.zh_TW