Inferences on Multivariate Measures of Interclass and Intraclass Correlations in Familial Data
家族数据中多元类间与类内相关指标的推断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：摘要研究家族多元相关指标，成员间相似性本身不足以归为网络与干扰或面板数据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
家族数据中多元类间与类内相关指标的推断
- 研究问题
- 研究如何用多元类间与类内相关指标衡量家族成员在多个特征上的相似程度，并为这些指标开展统计推断。
- 方法与思路
- 作者以观测的加权平方和及交叉乘积矩阵构造随机矩阵，将其特征值作为统一估计量，并在多元正态条件下分析极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出多元相关度量及统一估计量，推导其渐近分布，并据此构造近似置信区间和检验程序。
- 阅读关注点
- 应核对类间与类内指标的定义、家族结构与权重如何进入矩阵，以及多元正态假设和特征值条件的作用。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；家族抽样机制、具体矩阵形式和小样本表现未说明，不能判断偏离多元正态后的有效性。
原文摘要
SUMMARY Multivariate measures of interclass and intraclass correlations are introduced to assess the degree of resemblance between family members with respect to more than one characteristic. Unified estimators for the multivariate measures are proposed as the eigenvalues of certain random matrices constructed by the matrices of the weighted sums of squares and products of observations. Asymptotic distributions of the proposed estimators are derived under the assumption of multivariate normality. The asymptotic results produce approximate confidence intervals and test procedures in a simple way.