Approximate Inferences in Multiresponse Regression Analysis
多响应回归分析中的近似推断AI 解读 ↓
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多响应回归分析中的近似推断
- 研究问题
- 在多响应回归模型中，如何构造近似置信区域与区间，并形成标准化残差及影响度量等模型诊断工具？
- 方法与思路
- 作者先用估计的误差协方差矩阵将模型替换为广义最小二乘模型，再把非线性模型函数作线性近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出由两阶段近似组成的推断程序，并说明其可用于近似置信集合以及标准化残差和影响度量的构造。
- 阅读关注点
- 应核对协方差估计误差如何处理、非线性展开的位置，以及两阶段近似对置信覆盖和诊断量解释的影响。
- 阅读边界
- 索引稿件版本未注明；摘要未给出近似误差界、覆盖率或适用样本规模，不能将该程序视为精确推断或已验证的改进。
原文摘要
We present an approximate inference procedure for the multiresponse regression model. This can be used to determine approximate confidence regions or intervals and to formulate diagnostic tools such as standardized residuals and influence measures. The overall approximation is based on approximations at two stages. At the first stage, the multiresponse regression model is replaced by a generalized least-squares model using the estimated variance-covariance matrix of the error terms. At the second stage, the nonlinear model functions are replaced by linear approximations.