Improved Likelihood Ratio Tests for Complete Contingency Tables
完整列联表的改进似然比检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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完整列联表的改进似然比检验
- 研究问题
- 如何修正完整列联表中的渐近似然比检验，使修正后统计量的原假设分布更接近其渐近卡方分布？
- 方法与思路
- 作者应用乘法修正似然比统计量的方法，在最大似然估计量具有闭式解的列联表假设下推导改进检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将一般似然比修正技术用于完整列联表，并针对具有闭式最大似然解的假设推导检验；未报告具体改善幅度。
- 阅读关注点
- 应核对完整列联表的含义、适用的假设类别、修正乘子的推导，以及卡方逼近改善的阶数与稀疏单元格下的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；统计量排版有缺失，具体修正与误差阶需查原文，不能推断所有列联表均适用。
原文摘要
Lawley (1956) describes how asymptotic likelihood ratio tests can in general be improved by multiplying the −2logλtest statistic by a multiplier chosen so that the null distribution of the modified statistic is better approximated by its asymptotic X2 distribution. This paper applies this technique to asymptotic likelihood ratio tests of hypotheses concerning complete contingency tables. Improved tests are derived for hypotheses with closed form maximum likelihood estimators.