【摘 要】
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经验似然是一种非参数统计推断方法．它结合了非参数方法的可靠性与似然方法的有效性，即：不需假定总体分布即可做出有效的估计和检验.此外，经验似然的特色在于构造参数θ(F)的置信
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经验似然是一种非参数统计推断方法．它结合了非参数方法的可靠性与似然方法的有效性，即：不需假定总体分布即可做出有效的估计和检验.此外，经验似然的特色在于构造参数θ(F)的置信域．
本文研究基于数据删除前后经验似然置信域大小和形状的改变，诊断单个或多个异常观测值的方法，并将这一方法应用于线性模型，广义线性模型与部分线性模型．
本文的主要工作如下：
1．以均值μ为例，系统论述与未知总体分布F有关的参数θ(F)为一维的情形下，参数的经验似然置信区间的计算方法.根据数据删除前后置信区间长度的改变量，进行了诊断分析．
2．确定多维参数情形下的经验似然置信域，并利用估计方程和重要抽样方法计算置信域的体积和重心．再由数据删除法，提出了基于经验似然置信域的体积比统计量和离差平方和统计量．
3．给出模拟分析和数值实例，说明诊断方法的有效性.
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