Inference for Marginal Means in Contingency Tables with Conditional Independence
条件独立列联表中边际均值的统计推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究条件独立列联表的统计推断，疫苗示例未提供足以归类因果推断的依据。
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条件独立列联表中边际均值的统计推断
- 研究问题
- 在三维列联表中，若两个因素在给定第三因素后独立，如何估计其中一个因素各水平的边际均值并进行检验和区间推断？
- 方法与思路
- 作者在给定条件独立结构下推导最大似然、无偏及一致最小方差无偏估计，给出精确方差，并发展大样本检验与区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究覆盖多种抽样模型及推广，包括第三因素具有无限多个水平的情形，并用一个疫苗评价实例说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对边际均值的定义、条件独立假设如何进入估计、不同抽样模型的差异，以及无限层级情形所需的渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；疫苗评价示例本身不确立因果识别，摘要也未给出各估计量的适用条件。
原文摘要
Consider a three-way contingency table with factors A, B, and C. Assume factors A and B are independent for each given level of factor C. Inference procedures concerning the marginal means of the levels of factor A are studied. Maximum likelihood estimators, unbiased estimators, and uniformly minimum variance unbiased estimators are obtained. Exact variance formulas for the estimators are obtained. Large sample theory is developed and used for testing and confidence intervals. A variety of sampling models and generalizations are studied, including the case in which the number of levels of factor C is infinite. An example concerned with vaccine evaluation is given.