| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·关于统计诊断的发展和研究方法以及现实意义 | 第7-8页 |
| ·关于线性模型的研究现状 | 第8页 |
| ·关于带约束的回归模型的研究概况 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作及安排 | 第9页 |
| ·预备知识 | 第9-13页 |
| 第二章 异常点分析 | 第13-33页 |
| ·数据删除模型 | 第13-19页 |
| ·对于删除任意一个点(x′_l,y_l)的情形 | 第13-16页 |
| ·对于删除J=(l_1,…,l_j),j=1,…,k个点的情形 | 第16-18页 |
| ·单个数据点的影响度量 | 第18-19页 |
| ·多个数据点的影响度量 | 第19页 |
| ·关于删除前后残差平方和之间的关系 | 第19-23页 |
| ·删除一个点的情形 | 第19-21页 |
| ·删除多个数据点的情形 | 第21-23页 |
| ·方差扩大模型 | 第23-27页 |
| ·均值漂移模型 | 第27-28页 |
| ·例题分析 | 第28-33页 |
| 第三章 影响分析 | 第33-54页 |
| ·Cook统计量 | 第33-34页 |
| ·W-K统计量 | 第34-37页 |
| ·考虑数据点(y_l,x′_l)删除前后对x_l处拟合值的影响 | 第34-35页 |
| ·考虑删除第l个数据点(y_l,x′_l)对于x_j(j≠l)处拟合值的影响 | 第35-36页 |
| ·考虑删除J=(l_1,…,l_j),j=1,…,k个点对拟合的影响 | 第36-37页 |
| ·J中数据点的剔除对m个试验点处拟合值的影响 | 第37页 |
| ·似然距离 | 第37-44页 |
| ·第l个数据点关于(?)_n的似然距离 | 第38-43页 |
| ·J=(l_1,…,l_j)个数据点关于(?)_n的似然距离 | 第43-44页 |
| ·不等式的假设检验 | 第44-48页 |
| ·预备知识 | 第45-47页 |
| ·假设检验H_0:Aθ≤b,H_1:Aθ>b | 第47-48页 |
| ·约束条件下线性模型协方差阵扰动的影响分析 | 第48-50页 |
| ·例题分析 | 第50-54页 |
| 总结 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
