2×2列联表中归因风险的统计推断

2×2列联表的统计推断在现代医学,各种临床试验以及现代生物学的研究中通常是感兴趣的问题,其中归因风险的统计推断经常出现在流行病学和健康服务研究中.本文我们针对2×2列联表中归因风险的统计推断给出了一种新的方法,利用2×2列联表中边际和条件概率提出了Score检验,给出了建立在置信区间之上的Score检验的描述.并对Score检验和似然比检验的效果进行评价,依据覆盖概率、左尾错误率及右尾错误率得出结论:Score检验与似然比检验相比更有效.     

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.     

基于ZIP模型的零膨胀检验方法的比较研究

针对已存在关于零膨胀的R检验、C检验、Score检验、卡方检验、似然比检验、Wald检验和基于置信区间检验,通过Monte Carlo模拟分析方法,在功效和犯第一类错误比例的意义下,在不同零膨胀程度、不同均值和不同样本量下对上述检验作比较研究.得到了不同条件下7种检验方法的优良性,并结合理论对7种检验方法进行分析.     

偏正态非平衡面板单因素随机效应模型的Bootstrap推断

针对偏正态非平衡面板单因素随机效应模型,文章研究了回归系数和方差分量函数的假设检验和区间估计问题.首先,基于矩阵分解技术,给出回归系数的精确检验方法.其次,利用Bootstrap方法和广义方法,构造单个方差分量、方差分量之和的检验统计量和置信区间.再次,建立方差分量之比的精确检验和近似检验.文章证明了所给检验方法和置信区间的变换不变性等理论性质.Monte Carlo结果表明,对于所设参数和样本量,文章所给方法在犯第一类错误的概率和功效意义下,具有统计优良性.最后,将上述方法应用于汽油消耗量的案例分析.     

基于置信分布的多个对数正态总体的公共均值的置信区间的构建（英文）

在实际应用中需要拟合正的偏态数据时,对数正态分布是通常的选择.当通过多重比较确定了多个对数正态分布总体的均值相同时,如何能够利用更多的信息,同时使用这些对数正态分布总体的信息来构建公共均值的置信区间成为了众多学者颇为关注的问题.本篇文章提出了一种新的基于置信分布的方法来构建多个对数正态总体公共均值的置信区间,该方法通过对相关量的样本方差进行加权来提高效率.进而对文中提出的基于置信分布的置信区间的构建方法进行了蒙特卡洛模拟研究,模拟结果表明,我们提出的构建方法可以得到很好的覆盖概率和较短的区间宽度.文章的最后用三个实际数据来验证了文中所提出方法的表现.     

变系数ARCH-M模型的ARCH效应检验

本文考虑变系数ARCH—M模型,构造了非参数部分和参数部分的截面似然估计。基于估计的渐近性质,构造了Wald检验统计量来检验模型是否具有条件异方差性。数值模拟结果表明,所构造的估计和Wald统计量具有良好的有限样本性质。     

带有随机趋势项的二元选择模型显著性检验研究（英文）

本文主要对非平稳二元选择模型的显著性检验进行研究.研究结果显示,当真实参数为零时,t统计量依分布收敛于标准正态分布.同时联合显著性检验统计量Wald、LM和LR渐近相等且依分布收敛于卡方分布.     

随机受控分支过程中繁衍变量均值的经验似然估计

文章研究受控分支过程在随机环境下的繁衍变量均值的估计问题.我们基于加权条件最小二乘法构造估计方程,发展了一个经验似然比检验,并证明了这个检验统计量的极限分布是χ^2分布.最后通过随机模拟验证了经验似然方法有较高的覆盖概率.     

条件密度置信区间的覆盖精度

本文用经验似然方法讨论了条件密度的置信区间的构造. 通过对覆盖概率的Edgeworth展开得到了经验似然置信区间的覆盖精度, 同时证明了条件密度的经验似然置信区间的Bartlett可修正性     

逆高斯分布变异系数和尺度参数的统计推断研究

构造了逆高斯分布中变异系数的广义枢轴量,给出了一种参数的区间估计方法,并与MOVOER(method of variance of estimates recovery)和Bootstrap 方法进行比较;给出了多总体下尺度参数两两差的同时置信区间.模拟结果表明:在中、小样本情况下,所给的广义置信区间其覆盖概率接近置信...     

再入飞行器的最大飞行距离的似然比鉴定（1）

当无验前信息可用时，本文导出了再入飞行器最大飞行距离的似然比检验统计量，由此构造出的置信区间优于由非中心ｔ分布构造的对称截尾置信区间。最后，对两个常用的最大飞行距离的概率水平，０．９５和０．９９。以及对不同的子样数和置信水平，列出了构造这种似然比置信区间所需要的常系数，ｃ１和ｃ２的取值表。     

PA条件不成立时GEE方法中的检验问题

边际回归模型和与此有关的广义估计方程(GEE)在纵向数据分析中得到了广泛的应用. Pepe和Anderson在1994指出在边际模型和GEE方法的应用中必须满足一个重要条件, 即PA条件. 如果该假定不能满足, 可能得不到相合估计, 由此进行的统计推断的效率可能不高. 本文通过简单的AR(1)模型, 在理论上和数值模拟上讨论了PA条件对基于广义估计方程方法所作的关于回归系数的检验的影响. 由于PA条件不成立, 回归系数的GLS估计不再是渐近无偏的, 构造的Wald和Score统计量的分布不再是中心卡方分布, 从而对于检验的效率也产生了严重影响.     

复杂调查数据似然估计的权数检验及改进

微观调查数据是微观数据的重要组成,微观调查数据的权数在最小二乘估计下的统计推断,已有多篇文献提出了不同的检验方法,但在最大似然估计下的统计推断,权数的检验还无明确的方法。依据常见的三种似然检验方法,本文给出了Wald权数检验、似然比权数检验和拉格朗日乘子权数检验,理论与模拟的结果发现,这三种似然权数检验均具有较高的犯第一类错误概率,本文利用Bartlett-type correction,获得修正得分权数检验,并从理论和模拟角度说明了获得的修正得分权数检验的优势,同时将这四种权数检验方法应用到中国家庭追踪调查(CFPS)数据,最后对该方法进行了总结和展望。     

一类分类数据列联表中基于检验功效的样本量研究

对不完全2×2列联表中关于风险比（RR）的假设检验问题,使用基于约束性极大似然估计下的Wald检验统计量和对数变换检验统计量,导出了满足预先给定功效的样本量公式．模拟结果验证了所给检验和样本量公式的合理性,实例分析解释了上述方法的应用．     

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本文利用广义p-值和广义置信区间的概念构造 含有三个随机效应的套误差分量模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间, 并讨论它们在尺度变换下的不变性. 模拟结果表明, 基于广义p-值的检验很好地控制了犯第一类错误的概率.     

Meta回归模型的异常值识别及其修正

基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的这一新视角下,文章利用方差加权异常值模型(variance-weight outlier model,VWOM)研究了随机效应Meta回归模型的多个异常值识别及其修正问题。首先,推导出Meta回归VWOM分别使用ML和REML估计方法的Score (SC)检验统计量,并考虑Meta回归VWOM的三种扰动方式,包括全局方差扰动,个体方差扰动和随机误差扰动,证明了三种方差扰动的SC检验统计量是等价的。其次,基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的考虑,提出了随机效应Meta回归方差加权异常值修正模型(variance-weight outlier modified model,VWOMM),并给出了VWOMM参数的ML和REML估计迭代算法并进行数值求解。此外,通过随机模拟分析验证了SC检验统计量的尺度和功效。最后,利用两个不同类型效应量异常值识别及其处理的实例分析结果,表明了Meta回归VWOM的SC检验统计量识别效果较为显著,VWOMM能有效改善模型拟合程度,为识别和处理复杂数据的异常值提供了一种新的思路和方法。     

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     

线性混合模型中方差分量的广义推断

本文考虑了线性混合模型中方差分量的假设检验和区间估计问题.基于广义P-值和广义置信区间的概念,构造了对应于随机效应的单个方差分量的精确检验和置信区间.所构造的广义p-值和广义置信区间是最小充分统计量的函数.对于两个独立线性混合模型中对应于随机效应的方差分量的比较,建立了精确检验和置信区间.进-步,研究了所给检验和置信区间的统计性质,给出了这些检验方法与文献中已有方法的功效比较的模拟结果.模拟结果表明,新检验在功效方面有显著的改进.最后,通过-个实例来演示本文方怯.     

具有测量误差的Wiener退化模型的可靠性研究（英文）

本文研究了具有测量误差的Wiener退化模型的基于退化数据的可靠性推断问题.给出了一个检验统计量来检验总体之间是否存在测量误差.给出了扩散参数的精确置信区间,其他模型参数与感兴趣可靠性指标的广义置信区间.得到了预测未来退化量的预测置信区间的构造方法.蒙特卡罗模拟说明了文中给的方法具有良好的性能.最后通过两个实际例子对文中的方法进行了说明.     

分位数置信区间的估计方法分析

构造了基于分位数两种估计量的渐近置信区间,并找到分位数基于样本次序统计量的渐近置信区间.同时,建立了基于分布函数核估计定义的分位数估计量的渐近正态性,并使用经验似然方法构造出分位数的两种渐近置信区间.在模拟分析中,基于置信区间的平均长度和覆盖率,分析构造分位数的五种渐近置信区间的有限样本表现.