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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究列联表的模型结构与检验功效,未明确涉及因果识别或离散选择行为模型。

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Linda June Davis

三维列联表严格可折叠性的交并检验

研究问题
如何利用三维列联表严格可折叠性模型的结构设计检验,并在渐近意义下获得至少不逊于似然比检验的功效?
方法与思路
作者先将严格可折叠性表示为若干不同模型的有限并集,再据此提出交并检验,并讨论强可折叠性与边际独立性的类似检验。
材料陈述的贡献
摘要称,所提交并检验的渐近功效至少与似然比检验一样高,同时建议将这一构造用于强可折叠性和边际独立性问题。
阅读关注点
阅读时应核对各类可折叠性的定义、模型并集分解、交并检验的水平控制,以及渐近功效比较所针对的备择和条件。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要,检验细节与比较条件未说明;渐近功效结论不能视为有限样本严格优势或因果可折叠性结果。

原文摘要

The structure of the strict collapsibility model in a three-dimensional contingency table is investigated with the goal of developing more powerful tests. After showing that strict collapsibility can be written as a finite union of distinct models, an intersection union test is proposed which is at least as powerful asymptotically as the likelihood ratio test. Intersection union tests for strong collapsibility and marginal independence are also suggested.

笔记与分组
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