Approximate Tests of Independence and Goodness of Fit Based on Stratified Multistage Samples
基于分层多阶段样本的独立性与拟合优度近似检验AI 解读 ↓
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基于分层多阶段样本的独立性与拟合优度近似检验
- 研究问题
- 复杂抽样设计如何影响非线性统计量的方差，以及用于独立性和拟合优度检验的卡方统计量，如何据此构造替代检验？
- 方法与思路
- 作者结合已有文献考察复杂样本中非线性统计量的方差估计，研究卡方统计量的行为，并开发替代检验进行模拟评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将复杂抽样设计对非线性统计量的影响纳入独立性与拟合优度检验，提出替代方法，但未陈述模拟中的具体表现。
- 阅读关注点
- 应核对分层与多阶段抽样结构、方差估计所需信息、替代检验的近似分布，以及模拟评估的尺寸和功效指标。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列抽样条件、校正公式或模拟结果，无法判断适用范围与优势。
原文摘要
The impact on linear statistics of the sample design used in obtaining survey data is the subject of much of sampling literature. Recently, more attention has been paid to the design's impact on nonlinear statistics; the major factor inhibiting these investigations has been the problem of estimating at least the first two moments of such statistics. The present article examines the problem of estimating the variances of nonlinear statistics from complex samples, in the light of existing literature. The behavior of the chi-squared statistic computed from a complex sample to test hypotheses of goodness of fit or independence is studied. Alternative tests are developed and their properties studied in simulation experiments.