The Powers and Strengths of Tests for Multinomials and Contingency Tables
多项分布与列联表检验的功效及加权功效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：摘要研究多项分布与列联表的通用检验评价，未明确涉及离散选择、因果效应或其他所列经济计量方向。
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多项分布与列联表检验的功效及加权功效
- 研究问题
- 如何用加权平均功效比较多项分布等概率检验和列联表无关联检验，并联系频率学派与贝叶斯的评价思路？
- 方法与思路
- 作者将检验强度定义为功效的加权平均，尤其考虑先验密度权重，并讨论三项分布和特定二维列联表中的检验比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文展示卡方准则与 G 准则的功效差异，并指出在行总数或列总数相等的二乘二表中若干统计量功效相同。
- 阅读关注点
- 应核对权重和参数空间的定义、G 准则的具体形式，以及二乘二表功效与强度相等结论涉及哪些统计量和条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；加权功效依赖权重选择，摘要未给出完整比较条件或一般优劣结论。
原文摘要
The strength of a significance test is defined as a weighted average of the power especially if the weights are a prior density. The concept is a compromise between Neyman-Pearsonian and Bayesian methods and is applied to tests for multinomial equiprobability and for no association in contingency tables. The differences of the power functions of two criteria, X 2 and G, are illustrated for the trinomial, where G arose earlier from a partially Bayesian approach. Other methods for apprehending power functions of several variables are discussed. For 2 × 2 contingency tables with equal row or column totals the power and strength functions of several statistics are equal.