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變數轉換之穩健迴歸分析

張嘉璁 Unknown Date (has links)
在傳統的線性迴歸分析當中，當基本假設不滿足時，有時可考慮變數轉換使得資料能夠比較符合基本假設。在眾多的轉換方法當中，以Box和Cox(1964)所提出的乘冪轉換(Box-Cox power transformation)最為常用，乘冪轉換可將某些複雜的系統轉換成線性常態模式。然而當資料存在離群值(outlier)時，Box-Cox Transformation會受到影響，因此不是一種穩健方法。 在本篇論文當中，我們利用前進演算法(forward search algorithm)求得最小消去平方估計量(Least trimmed squares estimator)，在過程當中估計出穩健的轉換參數。
Box-Cox乘冪轉換
前進演算法
最小中位數平方法
最小消去平方法
分數統計量
穩健迴歸
損壞點
離群值
Box-Cox power transformation
Forward search algorithm
Least median of squares
Least trimmed squares
Score statistic
Robust regression
Breakdown point
Outliers

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