The Distribution of Higher-Order Interactions in Contingency Tables
列联表中高阶交互作用的分布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：摘要研究列联表交互成分的通用检验分布，不足以归入离散选择模型或其他所列方向。
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代码、数据与补充材料
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列联表中高阶交互作用的分布
- 研究问题
- 当列联表中的低阶交互作用显著时，如何确定高阶交互作用统计量的渐近分布，而不误用完全独立情形下的参照分布？
- 方法与思路
- 作者研究 Pearson 统计量分解后各交互成分的渐近分布，并据此提出在低阶交互作用显著时检验高阶交互作用的程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文得到各交互成分的渐近分布，并指出完全独立条件下的分布结论一般不能直接沿用于其他情形。
- 阅读关注点
- 应核对交互作用及其缺失的定义、Pearson 统计量的分解方式，并查明低阶交互存在时高阶检验的参照分布与条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，其中含“***x 2”等不清楚记号，需查原 PDF 确认；具体分布与检验条件未提供。
原文摘要
Summary Lancaster's definition of the absence of second-order interactions in contingency tables produces test statistics which have asymptotic ***x 2 distributions under complete independence, but not (in general) otherwise. This paper obtains the asymptotic distributions of all interaction components in the partitioning of Pearson's x 2, and indicates a test procedure for higher-order interactions when lower-order interactions are found to be significant.