A Simple Interaction Model for Two-Dimensional Contingency Tables
二维列联表的简单交互模型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：文本研究列联表分组与拟合优度，未将其用于经济离散选择或其他所列细分方向。
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代码、数据与补充材料
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二维列联表的简单交互模型
- 研究问题
- 对于具有多行、两列的列联表，如何用两个互不相交行组内部独立的模型替代完全独立，并高效寻找拟合改善最大的分组？
- 方法与思路
- 作者构造组内独立模型，利用具有排序性质的目标函数缩减分组搜索，并考察似然比和 Pearson 拟合优度统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，特定目标函数允许显著减少候选分组检查，并给出行总数相等时 Pearson 统计量渐近分布的近似描述。
- 阅读关注点
- 应核对排序性质的定义与适用范围、最优分组搜索的论证，以及选择分组后检验统计量的分布和近似精度。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；候选分组数量及分布公式存在符号缺损，需查原 PDF，不能据此重构。
原文摘要
A model specifying independence within each of two disjoint groups of rows is presented as an alternative to complete independence in a two-dimensional contingency table with r rows and two columns. If the measure used to assess the improvement in fit is a member of a class of order-producing (OP) functions, then the partition that maximizes the measure can be located after checking only (r − 1 of the (2 r − 1 − 1 possible partitions. The likelihood ratio statistic and corresponding Pearson goodness-of-fit statistics for independence in the collapsed table are two such OP functions. In the case of equal row totals the asymptotic distribution of the Pearson statistic is approximately that of 2(π − 1/π times a chi-squared variable with r/(π − 1 degrees of freedom.