基于SA-MCMC算法的非线性测量误差模型数据删除影响

摘要：

为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函数代替可观测数据的对数似然函数进行影响分析,得到了建立在Q函数基础上的广义Cook距离及其一步近似,最后通过算例说明了诊断统计量的有效性.

关键词：缺失数据、MH算法、SA-MCMC算法、Q函数、Cook距离、数据删除

所属期刊栏目：37

分类号：O212.2(概率论与数理统计)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2008284;东南大学校基金9207011430

在线出版日期：2009-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：492-494