On Wilk's multivariate generalization of the correlation ratio
Wilks 相关比的多元推广AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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Wilks 相关比的多元推广
- 研究问题
- Wilks 提出的相关比多元推广能否作为多元方差分析的检验统计量，其分位点与功效如何同似然比准则比较？
- 方法与思路
- 作者采用卷积方法推导该统计量的精确中心分位点、非中心线性分位点及功效，并通过精确功效比较评估适用性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章得到相关分位点与功效并提供部分表格；在所作精确功效比较中，该统计量不及 Wilks 似然比准则。
- 阅读关注点
- 应核对统计量与非中心参数的定义、精确分布推导条件，以及功效比较覆盖的备择情形和所附表格的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法确定功效比较的完整条件；所称较差表现不能扩展为所有多元检验问题的普遍结论。
原文摘要
Wilks's (1932) generalization of the correlation ratio ∣ I−L ∣, has been proposed as an alternative test statistic to ∣ L ∣, Wilks's likelihood ratio criterion for multivariate analysis of variance. In this paper the method of convolutions is used to derive exact central percentiles and noncentral linear percentiles and powers of ∣ I−L ∣. The suitability of this statistic is discussed, and it is shown by exact power comparisons to be inferior to ∣ L ∣. Selected tables are included.