Estimation of Interclass Correlations in Familial Data
家庭数据中类间相关系数的估计AI 解读 ↓
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家庭数据中类间相关系数的估计
- 研究问题
- 当各家庭子女数量不等时，如何估计亲子类间相关及其他参数，并通过易计算的替代估计构造使用已知分布的检验？
- 方法与思路
- 作者给出家庭规模不等情况下的最大似然估计，另提供两组更易计算的替代估计，并讨论零相关及其他假设检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称利用所给估计可使亲子类间相关为零的检验仅需通常的Student t分布，其他检验也使用已知分布。
- 阅读关注点
- 应核对家庭数据的概率模型、家庭内相关结构和样本量要求，以及替代估计与最大似然估计的区别及检验成立条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；分布模型及检验条件未展开，不能将已知分布结论推广至任意家庭内依赖或家庭规模机制。
原文摘要
The maximum likelihood estimates of the parent-child interclass correlation and other parameters from familial data when the families have unequal numbers of offspring is given. Also given are two alternative sets of estimates which are easier to compute than the maximum likelihood estimates. Using these estimates, a test for the interclass correlation to be zero requires only the ordinary Student's t-distribution. Similarly other tests use only known distributions.