Multiple Comparison Procedures Based on the Maximal Component of the Cumulative Chi-Squared Statistic
基于累积卡方统计量最大分量的多重比较程序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：摘要研究方差分析与列联表中的通用多重比较，未明确涉及时间序列或所列经济计量应用。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于累积卡方统计量最大分量的多重比较程序
- 研究问题
- 如何利用累积卡方统计量的最大分量开展多重比较，并在方差分析及列联表中计算相应检验的p值与评估功效？
- 方法与思路
- 作者证明累积卡方统计量连续分量的马尔可夫性质，据此计算最大分量的p值，并在指定变化点检测设置下比较功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于单因素、双因素方差分析及二维列联表，并与若干已有程序比较检测偏离零水平变化点的功效。
- 阅读关注点
- 应核对累积统计量的构造与排序方式、马尔可夫性质的成立条件，以及多重比较的误差控制和功效比较设定。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出功效比较结论或适用条件，不能由变化点一词推断宏观结构变化应用。
原文摘要
Multiple comparison procedures based on the maximal component of the cumulative chi-squared statistic are discussed. The Markov properties for the successive components of the cumulative chi-squared statistic are proved and applied for obtaining the p- value of the maximal component in each of the one-way and the two-way analysis of variance models and the two-way contingency table. The power of the multiple comparison procedure is compared with those for some well-known procedures in the setting of Williams (1971) for detecting the change point from the zero level.