Multiple comparison procedures based on the maximal component of the cumulative chi-squared statistic
基于累积卡方统计量最大分量的多重比较程序AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于累积卡方统计量最大分量的多重比较程序
- 研究问题
- 如何利用累积卡方统计量的最大分量实施多重比较，并在方差分析和列联表中计算相应的显著性概率？
- 方法与思路
- 作者证明连续分量的马尔可夫性质，据此计算最大分量的 p 值，并在指定变化点问题中比较检验功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于单因素和双因素方差分析及双向列联表，并与若干已有程序比较检测偏离零水平的功效。
- 阅读关注点
- 应核对累积分量的排列方式、马尔可夫性质的条件和 p 值计算，并检查功效比较采用的备择与基准程序。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；功效比较结果未提供，变化点也未明确为时间断点，不能推断刊本变化。
原文摘要
Multiple comparison procedures based on the maximal component of the cumulative chi-squared statistic are discussed. The Markov properties for the successive components of the cumulative chi-squared statistic are proved and applied for obtaining the p- value of the maximal component in each of the one-way and the two-way analysis of variance models and the two-way contingency table. The power of the multiple comparison procedure is compared with those for some well-known procedures in the setting of Williams (1971) for detecting the change point from the zero level.