Inference sensitivity for Poisson mixtures
泊松混合下的推断敏感性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：摘要研究列联表与泊松混合的一般推断敏感性，二元数据本身不足以支持经济离散选择分类。
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泊松混合下的推断敏感性
- 研究问题
- 通常用泊松对数线性模型分析的列联表数据，如果实际存在泊松混合与异质性，统计检验的拒绝概率会如何变化？
- 方法与思路
- 作者考察泊松混合对统计推断的影响，重点讨论负二项分布所代表的混合情形，并分析异质二元数据的相关问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称泊松混合会提高拒绝概率，有时增幅较大，并讨论这种混合结构给异质二元数据分析带来的问题。
- 阅读关注点
- 应核对拒绝概率对应的检验与假设、混合分布和异质性的设定，以及概率上升在何种条件下构成检验失真。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明具体检验、数值增幅或修正办法，不能把拒绝率上升等同于功效提高。
原文摘要
Data presented as contingency tables and classified by qualitative or quantitative methods are usually analysed on the basis of a Poisson log linear model. We examine the effect of Poisson mixtures, especially as represented by the negative binomial distribution, on statistical inference. The main finding is that probabilities of rejection are increased, sometimes considerably. In the case of heterogeneous binary data, attention is also given to the problems of analysis implied by Poisson mixtures.