The Powers and Strengths of Tests for Multinomials and Contingency Tables
多项分布与列联表检验的功效和强度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多项分布与列联表检验的功效和强度
- 研究问题
- 如何用功效函数的加权平均评价显著性检验，并比较多项分布等概率检验及列联表无关联检验的表现？
- 方法与思路
- 作者将检验强度定义为功效的加权平均，特别考虑先验密度权重，并通过三项分布展示两种检验准则的功效差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该概念连接频率学派与贝叶斯思路，并指出行总数或列总数相等的二乘二表中，若干统计量的功效与强度相同。
- 阅读关注点
- 核对权重的选取、两种检验准则的定义，以及二乘二表中相等结论涉及哪些统计量、检验水平和备择参数。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明具体权重、检验构造及相等结论的完整条件，不能推断其他表型。
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.