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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要讨论一般二项概率差与比值的区间推断,未说明因果识别或其他所列方向的研究设定。

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Thomas J. Santner
Mark K. Snell

二乘二列联表中成功概率差与比值的小样本置信区间

研究问题
面对两个独立二项总体,如何在存在干扰参数的小样本问题中,为成功概率之差和相对风险构造具有覆盖保证的区间?
方法与思路
作者提出三种构造:利用优势比的条件区间、直接生成无条件区间,以及推广 Fisher 尾部方法,并提供区间生成算法。
材料陈述的贡献
摘要称所提区间的覆盖概率不低于名义水平,给出适用于任意两组样本量的算法,并对三种区间构造作比较。
阅读关注点
应核对干扰参数的处理、覆盖保证的论证、区间端点和边界样本的计算,以及不同方法在保守性与区间长度上的取舍。
阅读边界
依据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明,不能推断刊本变化;摘要未给出区间公式和比较结果,概率差也未被赋予因果解释。

原文摘要

Consider two binomial populations II1 and II2 having “success” probabilities p 1 in (0, 1) and p 2 in (0, 1), respectively. This article studies the problem of constructing small-sample confidence intervals for the difference of the success probabilities, Δ = p 1 – p 2 and their ratio (the “relative risk”), ρ = p 1/p 2 based on independent random samples of sizes n 1 and n 2 from II1 and II2, respectively. These are nuisance parameter problems; hence the proposed intervals achieve coverage probabilities greater than or equal to their nominal (1 – α) levels. Three methods of constructing intervals are proposed. The first one is based on the well-known conditional intervals for the odds ratio ψ = p 1(1 – p 2)/p 2(1 – p 1). It yields easily computable Δ and ρ intervals. The second method directly generates unconditional intervals of the desired size. An algorithm is given for producing the intervals for arbitrary n 1 and n 2. The 2 × 2 case is given as an illustrative example. The third method constructs unconditional intervals based on a generalization of the classical (Fisher) tail method. Some comparisons are made.

笔记与分组