Methods for the Analysis of Contingency Tables with Large and Small Cell Counts
含大小单元格计数的列联表分析方法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：摘要讨论一般列联表检验的计算算法，未包含离散选择行为模型或其他所列计量细分方向的直接证据。
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…
含大小单元格计数的列联表分析方法
- 研究问题
- 列联表同时含较大和较小计数时，如何在渐近近似不可靠、完全精确计算又受限的情况下求检验尾概率？
- 方法与思路
- 作者提出混合精确与渐近计算的算法，适用于二维及多维列联表模型，并允许使用多种不同检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，混合算法拓宽了可获得满意尾概率计算结果的列联表范围，补充单纯渐近近似与既有精确检验。
- 阅读关注点
- 应核对精确计算与渐近近似的切换标准、条件化方式、尾概率误差，以及不同维度和统计量的计算开销。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给误差界、切换规则或性能数值，不能确认任意稀疏表中的准确性。
原文摘要
The traditional practice has been to analyze contingency tables using asymptotic χ2 approximations for the tail probability of certain test statistics even when the approximation is known to be poor. For two-dimensional tables Pearson's X 2 statistic is most commonly used, whereas for multidimensional tables the likelihood ratio test is preferred because it makes it easy to test series of nested hypotheses. When asymptotic approximations are not adequate, exact tests are preferred. Recent advances in algorithms have broadened the range of two-dimensional tables for which satisfactory answers can be obtained (Baglivo, Olivier, and Pagano 1985; Mehta and Patel 1983, 1986; Pagano and Taylor-Halvorsen 1981). In this article we propose algorithms that use a mixture of exact and asymptotic techniques to calculate tail probabilities. Our methods can be used with several different test statistics for two-dimensional and multidimensional contingency-table models and hence further broaden the set of tables for which satisfactory answers can be obtained.