Pooling 2 Times 2 Tables: Asymptotic Moments of Estimators
合并二乘二列联表：估计量的渐近矩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：摘要讨论列联表关联度量的合并估计，没有明确因果、面板或离散选择模型依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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合并二乘二列联表：估计量的渐近矩
- 研究问题
- 多个独立列联表共享关联度量时，将各表数据直接加总形成的合并估计量，其渐近偏差与方差如何变化？
- 方法与思路
- 作者研究共同优势比、比值与差值的合并估计量，比较渐近矩，并在平衡设计或子类规模成比例的情形给出结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称上述设计下合并优势比渐近偏向一，而共同比值与差值的合并估计渐近无偏，并提出完全同质性的简单检验。
- 阅读关注点
- 核对共同关联度量的定义、平衡或比例设计条件、渐近路径，以及完全同质性检验所针对的具体假设。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；正文摘要中的“72 times 2”有文字异常，表结构须核对原PDF；结论不能推广至任意设计。
原文摘要
SUMMARY Consider J independent pairs of mutually independent binomial variates which can be considered as 72 times 2 tables. We assume a common measure of association, such as the odds ratio, between the tables. This paper studies the asymptotic moments of the ‘pooled' estimators, i.e. those constructed from the data summed over all the tables. For balanced designs, or proportional subclass numbers, it is shown that the pooled estimator of the common odds ratio is asymptotically biased towards 1, while those of the common ratio and difference are asymptotically unbiased. The asymptotic variances are also compared. A simple test for complete homogeneity is suggested. The various results are illustrated in numerical examples.