第1章 引论 1
1.1基本概念 1
1.1.1异常值 1
1.1.2影响点 3
1.1.3异常值和影响点的处理 4
1.2预备知识 4
1.2.1一些矩阵代数 5
1.2.2矩阵微商 7
1.2.3分布、估计及检验理论 8
1.3数据删除法 10
1.3.1Cook距离 10
1.3.2基于影响函数的研究 12
1.3.3残差 14
1.4局部影响分析 14
1.4.1Cook的局部影响分析方法 14
1.4.2广义影响函数及局部影响分析 18
第2章 多水平模型 27
2.1引言 27
2.2参数估计 30
2.2.1IGLS估计理论 30
2.2.2RIGLS估计理论 33
2.3假设检验及置信区间 33
2.3.1固定效应参数 34
2.3.2随机效应参数 35
2.3.3似然比检验 35
2.4残差 35
2.5数据分析及建模 36
2.5.1“小学项目”（JSP）数据 36
2.5.2血清胆红素数据 43
2.6其他多水平模型 47
2.6.1多元多水平模型 47
2.6.2非线性多水平模型 48
2.6.3离散数据的多水平模型 49
第3章 GLM模型的影响分析 51
3.1均值漂移模型及异常值检验 51
3.2数据删除法 54
3.3“删除＝替代”方法 56
3.3.1条件残差 56
3.3.2“删除＝替代”诊断 57
3.4残差及单个数据点的影响度量 58
3.4.1预测残差 59
3.4.2影响函数及单个数据点的影响度量 60
3.5GLM模型的局部影响分析 63
3.5.1协方差矩阵扰动 63
3.5.2响应变量扰动 65
3.5.3解释性变量的扰动 66
3.5.4实例分析：血清胆红素数据 66
3.6小结 69
第4章 多水平模型的数据删除 70
4.1数据删除度量 70
4.2两水平模型下的结论 79
4.3线性混合模型中的应用 82
4.4实例分析 83
4.4.1血清胆红素数据 83
4.4.2JSP数据 85
4.5小结 86
第5章 多水平模型的异常点检验 87
5.1异常点检验 87
5.1.1均值漂移模型和检验统计量 87
5.1.2两水平模型中异常点的探测 93
5.2随机部分异常点单元的探测 94
5.3计算问题 95
5.4实例分析 96
5.4.1JSP数据 96
5.4.2血清胆红素数据 96
5.5小结 98
第6章 多水平模型高水平单元的局部影响分析 100
6.1模型和符号 100
6.2扰动理论 102
6.2.1V的一般结构 103
6.2.2V的块对角 105
6.3局部影响分析 108
6.3.1扰动的结果和局部影响测度 109
6.3.2计算问题 110
6.4局部影响的一步近似 111
6.5实例分析 112
6.6小结 115
第7章 多水平模型观测点的局部影响分析 117
7.1扰动理论及结果 117
7.1.1协方差矩阵的扰动模型 117
7.1.2响应变量的扰动模型 119
7.1.3解释性变量的扰动模型 121
7.2三种扰动模式下的局部影响分析 124
7.2.1局部诊断统计量 124
7.2.2计算问题 125
7.2.3两种特殊的模型 125
7.3实例分析 128
7.3.1JSP数据 128
7.3.2血清胆红素数据 129
7.4小结 132
第8章 多水平模型软件及Matlab计算程序 133
8.1多水平模型软件介绍 133
8.2基于Matlab多水平模型的计算程序 134
8.2.1对角协方差矩阵 135
8.2.2一般协方差矩阵 141
参考文献 145
附录实例中的数据 152
附表A血清胆红素数据（SerumBilirubinData） 152
附表BJSP（juniorschoolproject）数据 156