Comparison of the Small Sample Power of the Chi-Square and Likelihood Ratio Tests of the Assumptions for Stochastic Models
随机模型假设检验中卡方与似然比检验的小样本功效比较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 Markov 模型假设检验，未提供宏观时间序列应用，故不据动态结构强行分类。
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代码、数据与补充材料
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随机模型假设检验中卡方与似然比检验的小样本功效比较
- 研究问题
- 检验 Markov 模型的阶数与转移矩阵平稳性时，变换后的似然比统计量和列联统计量的小样本功效是否不同？
- 方法与思路
- 作者用 Monte Carlo 研究两种统计量，分别在实际显著性水平相同以及按标准卡方表设定临界值的条件下比较功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，实际显著性水平相同时两者功效接近；按标准卡方表校准时，似然比统计量表现出更高的功效。
- 阅读关注点
- 应核对 Markov 阶数与平稳性备择、统计量变换、样本量及模拟设计，并区分功效差异与实际检验水平差异。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出具体模拟范围，按卡方表所得功效差异不能直接解释为同水平优势，也不能推断刊本变化。
原文摘要
When applying the Markov model, it is often assumed the transition matrix is stationary and of order one. This article considers the problem of applying the transformed likelihood ratio statistic and the contingency statistic to testing the assumptions of a particular order and of stationarity when the assumptions are not true. A Monte Carlo study of the small sample power of both these test statistics shows that if the true alpha level is kept equal for the two tests they have similar power. However, if the alpha level is set by reference to any standard table of the chi-square distribution the likelihood ratio statistic has larger power.