Repeated Likelihood Ratio Tests
重复似然比检验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：摘要中的随时间检验指序贯监测，未明确研究时间序列依赖结构或其他所列领域模型。
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代码、数据与补充材料
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重复似然比检验
- 研究问题
- 随着观测积累反复实施似然比检验时，实际显著性水平会怎样偏离名义水平，又该如何在指数族模型下估计？
- 方法与思路
- 作者提出估计重复检验实际显著性水平的一般方法，针对指数族抽样，并应用于均值、方差、相关性及失效率检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结果确认并扩展既有研究：随时间重复检验可能使实际显著性水平达到名义水平的数倍。
- 阅读关注点
- 应核对重复检验的时点、停止规则与拒绝事件定义，以及显著性水平估计方法的准确性和各模型的适用条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未说明检验频率、观察期限或具体膨胀倍数，不能据此推出通用校正阈值。
原文摘要
We study the actual significance level which results from performing repeated likelihood ratio tests over time. We present a general method for estimating the actual significance level when sampling from an exponential family, and apply it to problems of testing hypotheses about means, variance, correlations and failure rates. Our results confirm and extend those of earlier authors that the actual significance level may exceed the nominal one by several times.