| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 稳健统计 | 第13-19页 |
| 2.1 稳健统计理论 | 第13-15页 |
| 2.1.1 稳健统计的含义及目标 | 第13页 |
| 2.1.2 稳健性度量 | 第13-14页 |
| 2.1.3 稳健统计的产生和发展 | 第14-15页 |
| 2.2 稳健回归 | 第15-17页 |
| 2.3 离群值 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 Logistic回归模型的稳健估计方法及影响点诊断 | 第19-26页 |
| 3.1 Logistic回归的极大似然估计 | 第19页 |
| 3.2 Logistic回归稳健估计方法 | 第19-22页 |
| 3.2.1 Mallows型降权杠杆点估计 | 第20-21页 |
| 3.2.2 Mallows型拟似然估计 | 第21-22页 |
| 3.3 探测杠杆效应：帽子值 | 第22-23页 |
| 3.4 探测离群值 | 第23-25页 |
| 3.4.1 探测Y方向异常值：pearson残差 | 第23页 |
| 3.4.2 探测X、Y方向均异常的案例：DFBETAs、Cook's D | 第23-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 各种参数估计方法的数值模拟比较 | 第26-37页 |
| 4.1 Logistic回归模型的极大似然估计值的分布 | 第26-27页 |
| 4.2 Logistic回归的极大似然估计及稳健估计对比 | 第27-36页 |
| 4.2.1 无离群点情况下的参数估计情况 | 第27-30页 |
| 4.2.2 构建y方向错分误差 | 第30-33页 |
| 4.2.3 同时构建y方向与x方向的离群点 | 第33-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 稳健Logistic回归在医学的应用 | 第37-44页 |
| 5.1 数据背景及统计描述 | 第37-38页 |
| 5.2 影响点诊断 | 第38-40页 |
| 5.3 构建模型 | 第40-42页 |
| 5.4 预测效果分析 | 第42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第6章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 6.1 论文结论 | 第44页 |
| 6.2 论文展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 附录 | 第48-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
