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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      非線型回歸 模型에서의 영향력 관찰치 診斷 測度에 관한 硏究 = Measures of Influential observations in Nonlinear Regression

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      In this article, we proposed the diagonstic statistic for evaluating influence of observations on parameter vector in nonlinear regression.
      This statistic, D₁^(*)(H＾, qσ²), is a modified formula for Cook's statistic, D₁(Z＾／Z＾, qσ²), so that it includes the components of the curvature on the nonlinear curve.
      Hence, D₁^(*) (H＾, qσ²) is able to be used to identify the observations located near on seriously curved position as well as high leveraged points or outliers.
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      In this article, we proposed the diagonstic statistic for evaluating influence of observations on parameter vector in nonlinear regression. This statistic, D₁^(*)(H＾, qσ²), is a modified formula for Cook's statistic, D₁(Z＾／Z＾, qσ²), s...

      In this article, we proposed the diagonstic statistic for evaluating influence of observations on parameter vector in nonlinear regression.
      This statistic, D₁^(*)(H＾, qσ²), is a modified formula for Cook's statistic, D₁(Z＾／Z＾, qσ²), so that it includes the components of the curvature on the nonlinear curve.
      Hence, D₁^(*) (H＾, qσ²) is able to be used to identify the observations located near on seriously curved position as well as high leveraged points or outliers.

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