Inference in contingency tables with ordered categories using Plackett's coefficient of association for bivariate distributions
利用 Plackett 关联系数对有序类别列联表进行推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用 Plackett 关联系数对有序类别列联表进行推断
- 研究问题
- 如何分析有序类别列联表中的关联模式，并检验整个表或不同局部区域的关联程度是否一致，以识别关联结构的变化？
- 方法与思路
- 作者利用 Plackett 的单参数二元分布族，构造列联表中的多个关联参数估计，并检验全部或部分估计所对应参数的相等性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法能够考察关联模式是否贯穿整个列联表保持一致，并以两个既有例子展示应用；未说明具体检验结果。
- 阅读关注点
- 应核对类别切分与关联参数的对应、多个估计间的相关性及相等性检验方法，并确认有序类别信息在模型中如何使用。
- 阅读边界
- 仅依据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；参数个数表达式中的字符存在歧义，需查原 PDF；未提供具体估计公式、检验条件或例子结果。
原文摘要
By using a one-parameter class of bivariate distributions proposed by Plackett (1965), methods are derived for analysing the pattern of association in contingency tables with ordered categories. In an r × c table ( r − l)( c − 1) estimates of this parameter can be considered and all of them, or subsets of them, can be tested for equality. This can answer the question whether the pattern of association is consistently the same over the whole table or not. Two well-known examples are considered using this method.