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dc.contributor.author李昭勝en_US
dc.contributor.authorJACK-C.LEEen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:37:54Z-
dc.date.available2014-12-13T10:37:54Z-
dc.date.issued1998en_US
dc.identifier.govdocNSC87-2119-M009-001zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/94926-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=369723&docId=66376en_US
dc.description.abstract成長曲線的資料分析很早就被重視,自 Potthoff and Roy(1964) 出版之後,更成為多變量統計分析領域裡相當重要的理論與應用的課題。Geisser(1970) 發表了上述模型的貝氏分析及其預測理論,使該模型在實際應用上更被重視。之後 Lee and Geisser(1972,1975)發表了更進一步的預測分析之理論與生物資料的應用,奠定了近年來成長曲線模型之預測分析的基礎。 Lee and Geisser(1996) 於即將出版的新書, Modeling andPrediction,Springer- Verlag(Publisher), 關於近 25 年來在成長曲線預測分析的研究,做了個相當完整的回顧,並提供一些新的結果。Lee andGeisser(1972, 1975) 及 Lee 這 25 年來的研究成果也廣為這方面的專家引用。譬如 Kshirsagar and Smith(1995) 花了不少篇幅引用 Lee andGeisser(1972, 1975) 及 Lee 的一些結果。Lee(1988) 強調成長曲線模型在預測分析上,除了成長函數 (Growthfunction) 之訂定之外,共變異數矩陣 (Covariancematrix, or structure) 是最重要的考慮。Lee(1991) 及 Keramidas and Lee (1995)考慮一些 Jennrichand Schluchter(1986) 提出的不同矩陣,並強調共變異數矩陣的選擇係因手邊的資料而定。因此,考慮各種不同具預測能力的共變異數矩陣 (含 ChiandReinsel(1989), Geary(1989), Fearn(1975), Rao(1967, 1987),Diggle(1988)等等) 將是本計劃的重點之一。同時,成長函數的訂定,則關鍵於如何設定多項式的次數。除了 Leeand Tan(1984) 之外,一般對於 Potthoff-Roy 模型均假設該次數是已知,然而,實際上次數應該與手邊的資料有關,因此,成長函數多項式次數的決定也是個相當重要的課題。線性成長函數將允許平衡與非平衡的狀況,故中斷及遺失的資料也可應用。zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject成長曲線zh_TW
dc.subject共變異數矩陣zh_TW
dc.subject預測zh_TW
dc.subject平衡與非平衡情況zh_TW
dc.subjectGrowth curveen_US
dc.subjectCovariance matrixen_US
dc.subjectPredictionen_US
dc.subjectBalanced and unbalanced situationen_US
dc.title成長曲線模型的估計與預測zh_TW
dc.titleOn Estimation and Prediction of Growth Curves Modelsen_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department交通大學統計研究所zh_TW
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