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具有AR(1)误差的非线性随机效应模型中自相关系数的扰动诊断

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杨爱军[1] 林金官[1,2] 韦博成[1]

[1]东南大学数学系,江苏南京210096 [2]江苏教育学院数学系,江苏南京210013

应用数学
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国际标准刊号:ISSN 1001-9847
国内统一刊号:CN 42-1184

摘  要:

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征,Banerjee和Frees^[1]用Cook距离,Lesaffre和Verbeke^[2]用影响曲率分别对线性随机效应模型进行了分析。本文利用影响曲率对具有AR(1)误差的非线性随机效应模型中的自相关系数扰动进行了分析,得到了影响曲率的表达式,并且利用血浆药物渗透数据(Davidian和Gillinan^[3])来说明分析方法的应用。[著者文摘]

文章出处:

《应用数学》-2006年19卷4期 -818-822页

Mathematica Applicata

分 类 号:

O212.2

文献标识码:

A

文章编号:

1001-9847(2006)04-0818-05

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[参考文献]

Perturbation Diagnostics of Autocorrelation Coefficients in Nonlinear Models with Random Effects and AR(1) Errors

YANG Ai-jun ,LIN Jin-guan ,WEI Bo-cheng (1. Department of Mathematics, Southeast University, Jiangsu Nanjing 210096, China; 2. Department of Mathematics , Jiangsu Institute of Education, Jiangsu Nanjing 210013 ,China)

Abstract:

Random effects models are widely used to model the characteristics of repeated measurement data. Banerjee & Frees^[1] and Lesaffre & Verbeke^[2] respectively used Cook displacemnet and influence curvature to analyse linear random effects models. This paper uses influence curvature to study perturbation diagnostics of autocorrelation coefficients in nonlinear models with AR(1) errors. The plasma infiltration data (Daridian and Gillinan^[3]) is used to illustrate our results.[著者文摘]

Key words:

AR (1) errors; Perturbation diagnostic; Nonlinear models with random effects ; Autocorrelation coefficient ; Influence curvature

收稿日期: 2006-03-27

基金资助:

国家社会科学基金(04BTJ002)

作者简介:

杨爱军,男,汉,江苏人,硕士,研究方向:统计诊断和纵向数据分析.

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