分层含结构零2×2列联表基于风险比的同时置信区间估计

对分层含结构零2×2列联表中风险比的同时置信区间估计问题,提出五种基于似然比统计量、Score统计量、Wald统计量和对数变换Wald统计量的同时置信区间及三种Bootstrap同时置信区间。并采用Bonferroni,Single-step adjusted MaxT和Single-step adjusted MinP三种多重检验过程计算临界值。通过同时置信区间覆盖概率、覆盖宽度和Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)的模拟研究比较了置信区间的统计性能。结果表明,MinP检验过程下基于Score统计量的同时置信区间具有令人满意的结果,即这个区间的覆盖概率非常接近置信水平,且Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)均在[0.4,0.6]之间。最后通过实例分析对所提方法进行验证。     

含结构零2×2表中风险比齐性检验的样本量研究

本文研究了在临床和流行病学中出现的K个独立含结构零的2×2列联表.利用风险比推导出基于Wald型,基于对数变换型以及基于Score型的三个检验统计量,以检验层间齐性假设,获得了分别基于这三个检验统计量的控制功效的样本量公式和数值实验结果.模拟研究表明基于Score检验和基于对数变换检验的样本量公式比基于Wald检验的样本量公式更精确,更能有效保证预先给定的功效.推广了基于列联表问题的假设检验方法.     

2×2列联表中二属性相关的Bayes检验

2×2列联表中二属性相关的假设检验是定性数据分析中的热点问题,针对此问题的研究频率学派已做过大量的工作,其理论方法已趋于成熟.利用Bayes检验研究2×2列联表中二属性的相关性迄今为止国内外的相关文献还为数不多.将依据Bayes理论对此问题提出新的检验方法,推出其Bayes因子计算公式,利用正态近似研究三项假设计算出有关的后验概率,不仅解决了频率学派难以处理的问题,并且为吸烟有害健康提供了理论支撑.     

在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验

本文讨论了在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验，得到了误差相关性检验的似然比检验统计量、Score检验统计量．对感兴趣参数和多余参数，利用Cox and Reid(1987)提出的正交化方法，给出了修正的似然比检验统计量和Score检验统计量．推广了胡跃清，韦博成(1994)讨论的在非线性回归模型中误差为AR(1)相关性检验的结果．     

有缺失数据的2×2×2列联表的参数估计

本文讨论了缺失数据的 2× 2× 2列联表的参数估计问题 ,通过给出适当的模型和观测数据模式 ,我们给出了各列联表各细胞参数的估计 ,并且证明这些估计是G -Markov的     

分层关联表中伞形序对无约束问题的检验

概率分布间的随机序是应用概率论与统计推断中的一个重要概念. 基于交叉分类数据的趋势检验问题已被广泛地研究, 并且分层关联表广泛存在于实践中. 似然比检验方法常用于涉及随机序约束问题的检验. 对带序约束的分层关联表, 该文介绍了一种不基于模型假定的似然比检验方法, 并且给出了检验统计量的极限分布.     

有序分组资料的线性趋势检验的确切概率计算

有序分组资料的线性趋势检验主要用于检验几个二项总体反应率的线性趋势；在医学与生物学中最典型的用途是研究剂量和反应的关系． 如果用Ｚ检验来代替通常在本检验中所用的卡方检验，就可容易地导出本检验的确切概率计算方法，和其他２×Ｃ有序列联表有着相同的形式．本文给出了该检验的确切概率计算方法．     

R×C 列联表中的秩次统计量和多重比较

R×C 列联表在计数资料的统计分析中居重要地位.X~2检验是分析 R×C 列联表的经典方法,除研究纵向和横向两个因素间是否具有关联性外,X~2检验也可用以研究列与列间或行与行间是否具有显著性差异.但是,哪几列间有显著性差异,哪几列间无显著性差异,却未能回答.这里,我们把细致地寻找列与列间或行与行间差异之确切所在称为多重比较.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

具有AR(1)误差的均值漂移模型的Score检验和似然比检验

讨论了具有AR(1)误差的线性均值漂移模型,研究了自相关性的检验问题,导出了关于误差相关性的Score检验统计量和似然比检验统计量,并把它推广到误差项为AR(1)非线性均值漂移模型.本文还给出了一个数值例子说明检验方法的实用性.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断北大核心CSCD

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

三维列联表精确概率检验之探讨

当样本较小时,列联表分析需作精确概率检验.本文着重就三维列联表讨论多维列联表的精确概率检验方法,并讨论了可用观察频数直接算得概率值的条件.     

半参数广义线性模型的影响分析与异常点检验

统计诊断就是对统计推断方法解决问题的全过程进行诊断，而影响分析是统计诊断中十分重要的分支．本文针对半参数广义线性模型，证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理，给出了诸如广义Cook距离等诊断统计量并研究了异常点的Score检验统计量，最后通过实例验证了本文给出的诊断方法的有效性。     

2×2列联表的对数分析

<正> 检验2×2列联表的因素之间关系通常采用x_2统计量,但只能用出在显著性水平a上是否接受因素相关的假设之结论,而不能识别哪个因素重要。现介绍对数线性模型和估计模型中参数的方法,其优点是可以对感兴趣的效应作出数量估计,由此可判断出不同效应的相对重要性。     

两个总体相等的广义似然比检验

利用广义似然比检验的原理,首先求出广义似然比统计量的极限分布,然后给出了两个总体相等的广义似然比检验方法,并且给出了随机模拟结果.     

多项分布总体的相等对增凸序问题的多样本检验

概率分布间随机序在实践中已经得到了广泛的应用,而且似然比检验是用以检验涉及随机序问题的最普遍的检验方法．但是,关于多个多项式总体间的增凸序约束的统计推断问题并没有得到充分发展．多样本的增凸序对无约束的检验问题已被研究．然而,多总体的相等性对增凸序的假设检验问题似乎更有研究意义．并且分布的相等对随机序的假设检验问题往往是统计学家最为普遍地考虑．对多样本的情况,本文考虑了分布的相等对增凸序的假设检验问题,并且获得似然比检验统计量的零渐近分布,它是一组x~2分布随机变量的加权和,即■~2分布．     

部分线性单指标模型参数部分的统计推断

考虑部分线性单指标模型参数部分的统计推断问题.主要研究利用剖面最小二乘法（profile least-squares technique）估计模型的未知参数和函数,并利用该估计建立模型中参数部分的广义似然比（generalized likelihood ratio,GLR）检验统计量.在原假设条件下,文中新提出的GLR检验统计量渐近服从具有尺度常数（scaleconstant）与自由度独立于讨厌参数（nuisance parameters）的χ^2-分布,这一现象被称为Wilks现象.最后给出数字模拟与实际例子,验证文中所提出的检验方法.     

越界概率与序贯似然比检验简介

一、引言二次大战时期,为了提高军火试验中抽样调查的效率,A.Wald等人首先较为系统地研究了序贯分析。Wald的奠基性著作问世以来,序贯分析的研究范围越来越大,理论和应用都有了很大的发展。尤其是在医学诊断中的应用有力地促进了序贯的理论研究。本文从一个侧面反映部分序贯分析的新动向。作重介绍从七十年代中期开始受到广泛注意的一种序贯似然比检验方法——重复显著性检验(Repeated Significance Test)。这种检验与在统计中得到广泛应用的越界概率(Boundary Crossing Probability)问题密切相关。本文试图总结有关重复显著性检验的最新成果;并扼要阐述以统计应用为目的的求越界概率的几种常用方法;我们还介绍一种与越界概率有关的统计模型——转折点(Change-Point)问题。1986年D.Siegmund发表于《Annals of Statistics》上的特邀论     

缺失数据下半参数变系数部分线性模型的统计推断

该文研究协变量随机缺失下半参数变系数部分线性模型的统计推断.利用逆概率加权最小二乘方法给出了模型中参数分量和非参数分量的估计,并证明了它们的渐近正态性.另外该文又提出了一个逆概率加权经验对数似然比统计量,并证明该统计量服从标准χ~2分布,从而构造了模型中参数分量的经验似然置信域.最后通过模拟研究和实例分析说明该文提出的方法具有较好的有限样本性质.     

含结构参数的二元正态混合模型齐一性的修正似然比检验

研究含一个未知结构参数的二元正态混合模型齐一性检验的修正似然比统计量的渐近性质, 证明了修正似然比统计量在零假设下的极限分布为χ²₂.