| 基于φ-散度的乘积多项抽样下对数线性模型的检验水平和功效 |
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| 作者姓名： | 金应华 吴耀华 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥,230026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,the Knowledge Innovation Program of the Chinese Academy of Sciences |
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| 摘 要： | 考虑了乘积多项抽样下的对数线性模型.在这个模型下,文献[Jin Y H, Wu Y H. Minimum φ-divergence estimator and hierarchical testing in log-linear models under product-multinomial sampling. Journal of Statistical Planning and Inference, 2009,139:3 488-3 500]用基于φ-散度和最小φ-散度估计构造的统计量研究了几类假设检验问题,这其中就有嵌套假设.最小φ-散度估计是极大似然估计的推广.在上述文献的基础上,给出了其中一类检验的功效函数的渐近逼近公式;另外,还研究了在一列近邻假设下检验统计量的渐近分布.通过模拟研究发现,与Pearson型统计量和对数极大似然比统计量相比,Cressie-Read型检验统计量有差不多的甚至更好的模拟功效和水平.
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| 关 键 词： | 对数线性模型 φ-散度测度 渐近水平 渐近功效 乘积多项抽样 φ-divergence measure |
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