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．     

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.     

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。     

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.     

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.     

列联表信息相关系数的统计检验

针对度量列联表行列变量相关强度的信息相关系数,本文利用信息相关系数的概率函数,提出了信息相关系数P值法的理论检验方法,由于该方法计算量大,在实际应用中需要用简单的方法来取代。对简单的四格表,通过理论分析和计算机模拟,验证了P值法可用确切概率法取代,而确切概率法又可用简单的X~2法来取代。在此基础上,将X~2检验法推广到一般列联表的信息相关系数的检验,从而较好地解决了列联表相关系数从检验到计算的问题。     

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.     

基于Koopman-Darmois分布族的序贯网图检验方法

通常高成本、破坏性的抽样检验需采用具有最大样本量限制的序贯检验方法．立足于设计出最大样本量尽量小的序贯检验方案,本文基于Koopman-Darmois分布族建立了序贯网图检验方法．与目前广泛采用的截尾序贯概率比检验方法相比,序贯网图检验方案具有更小的样本量上界,更适合高成本、破坏性的抽样检验．     

辛普森矛盾现象

在数理统计中分析两个变量之间是否有联系时,通常采用列联表进行χ~2的独立性检验,(Test of Independence).例如,欲研究某种新药对治疗一种疾病的疗效,选择了800名患者作试验,其中400个患者给予新药治疗,另外400个患者给予传统的药物来治疗作为对比。试验结果的数据整理成列联表的形式如表1.从试验结果看,使用新药的有效率为50%,低于传统药物治疗的有效率60%,如果进一步采用置信度为95%的χ~2独立性检验 H_0:处理与疗效之间是独立的(二种药物与疗效无关) H_1:处理与疗效之间不独立(即处理与疗效有关)当a=0.05时,χ~2检验的临界值为χ~2,根…     

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.     

多应答数据下列联表的检验

本文讨论多应答数据(Multiple Column Responses)下列联表的独立性检验问题, 针对对立假设为序假设的情形, 提出一个近似$F$检验. 模拟表明, 该检验的名义水平与真实水平接近, 并有较高的功效.     

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．     

形成过程不同的列联表的检验

在研究列联表的假设检验时，列联表的不同形成过程经常被忽视。本文强调了列联表的形成过程（与抽样目的有关）和零假设，并举例说明列联表的形成过程不同和所关心的侧重点不同会影响所做的检验结果。     

连续型半参数广义线性纵向数据模型的方差成分检验

回归模型的方差成分检验是一个非常重要的问题.该文针对离差参数的变异, 随机效应的影响及两者同时具有的三种情形, 研究了基于纵向数据的连续型半参数广义线性模型的方差成分检验, 得到了Score检验统计量, 最后通过计算机模拟验证了该文所提出的方法的有效性.     

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     

基于M估计的线性混合效应模型中方差的齐性检验

本文对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计(稳健估计),给出了其渐近性质,研究了M估计下异方差的Score检验问题,并对检验统计量的功效进行了模拟,最后通过葡萄糖数据的实例说明了本文方法的有效性.     

单位根检验中样本长度的选择

单位根检验在实证分析中应用非常广泛,但很多应用只关注检验水平而忽略检验功效的影响,没有注意到样本数过小时根本得不到可靠的检验结果。本文从理论上推导了单位根检验功效的估算公式,研究了检验功效的影响因素,并在此基础上,推导了单位根检验中样本长度最低要求的估算公式。并利用仿真数据,用曲线拟合的方法,推出了实证分析中估算最小样本长度的公式。从而对单位根检验实证分析中的样本选择提供了理论和实际依据;同时表明,因为样本总是有限的,实证分析中是没法判断ρ是否严格为1的,而只能将ρ大于接近于1的某个值时都看作单位根过程,并提供检验功效以供参考。     

离散型半参数广义线性纵向数据模型的方差成分检验

在回归分析中, 随机误差是否存在方差非齐性是大家十分关心的问题, 本文根据Laplace展开原理针对随机效应的影响研究了基于纵向数据的离散型半参数广义线性模型的方差成分检验,得到了Score检验统计量, 最后通过一个实例和计算机模拟验证了本文所提出的方法的有效性.     

一般均值漂移模型的Score检验统计量

本文研究了一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher 信息阵,获得了检验的Score统计量.     

基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验

应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量应用到具体的数值实例分析中说明其有效性.