測量誤差模式在無額外訊息下的估計方法研究

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題名:	測量誤差模式在無額外訊息下的估計方法研究
其他題名:	The Study of Estimations in the Measurement Errors Models without Extra Information
作者:	黃逸輝
貢獻者:	淡江大學數學學系
關鍵詞:	測量誤差;模式辨認;廣義線性迴歸;額外訊息
日期:	2004
上傳時間:	2009-03-16 13:00:03 (UTC+8)
摘要:	在自變數含有測量誤差的迴歸分析中，我們知道參數的估計量是有偏差的，為了能使模式中的參數成為可估的而有正確的推論結果，一般我們會假設有額外的訊息可使用，例如誤差的變異數便是一個經常假設已知的額外訊息，然而在實際應用中不見得必有額外訊息，有時所謂的額外訊息常是經由重複測量後取得的估計值，此時額外訊息的可靠性與取樣多寡及是否滿足同態獨立分佈假設有關，因此本計畫預計發展在沒有任何可靠的額外訊息的情況下，依然能進行分析的統計方法。雖然已知有些無法辨認的模式是無法在沒有額外訊息的情形下進行估計，然而我們認為無法辨認的情形只有在真實自變數具有特定的分佈時才會發生，而是否具有此特性可從其替代變數的分佈看出，因此我們可以從樣本知道是否能在沒有額外訊息下進行分析。目前的電腦模擬結果顯現只要真實自變數的三次中央動差不為0，則線性、Logistic 及Probit 迴歸模型皆可進行具有一致性的估計，而對數線性迴歸模型不論其真實自變數的分佈如何，在理論上已經證明皆可得到具有一致性的參數估計量(Huang and Lin, 2003)。本計畫的目的即是找出在沒有額外訊息下的廣義線性模式，參數依然是可估計的條件，並發展出有效率的估計方法。
顯示於類別:	[應用數學與數據科學學系] 研究報告

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