Order-restricted score tests for homogeneity in generalised linear and nonlinear mixed models
广义线性与非线性混合模型中同质性的序约束得分检验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：摘要研究一般混合模型中的受约束检验，未明确指向所列面板、因果或其他计量细分方向。
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代码、数据与补充材料
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广义线性与非线性混合模型中同质性的序约束得分检验
- 研究问题
- 混合模型的随机效应协方差必须半正定时，能否利用这一约束改进同质性得分检验，避免将功效分配给不可能的备择方向？
- 方法与思路
- 作者将得分检验集中于半正定约束允许的方向，并把类似修正用于偏差校正的广义线性混合模型检验及非线性混合模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了所提统计量极限分布的求取方式，并通过模拟与局部备择功效计算，论证受约束检验具有更好的功效。
- 阅读关注点
- 应核对同质性原假设、约束方向的构造、极限分布与临界值计算，以及功效比较采用的备择、样本量和检验水平。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；功效改善是作者在所述比较中的主张，摘要未说明其成立范围或有限样本尺寸控制。
原文摘要
Lin (1997), building on work by Solomon & Cox (1992) and Lin & Breslow (1996), introduced a score test for homogeneity in the generalised linear mixed model. In this paper we propose an improvement to Lin's test that exploits the fact that covariance parameters associated with random effects in the model are constrained so as to form a positive semidefinite covariance matrix. Therefore, an omnibus score test will have power against alternatives that are known never to occur. Our improvement works by concentrating the score test into directions given by the positive semidefiniteness constraint. We apply the same sort of modification to the bias‐corrected version of her score test in the generalised linear mixed model context and, in a nonlinear mixed model context, to a score test analogous to hers. We show how to obtain the limiting distribution of our proposed test statistic. We also argue, via simulations and local alternative power calculations, that the restricted test has better power than the unrestricted one.