Generalized Score Test of Homogeneity Based on Correlated Random Effects Models
基于相关随机效应模型的同质性广义得分检验AI 解读 ↓
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基于相关随机效应模型的同质性广义得分检验
- 研究问题
- 当不同个体的随机效应彼此相关时，如何检验随机效应方差为零，并将同质性检验统一应用于参数模型和半参数模型？
- 方法与思路
- 作者推导方差为零检验的得分统计量一般形式，在参数与半参数模型中研究其渐近分布，并讨论过度离散、组间异质性等应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出检验族综合并推广已有同质性检验，在一定条件下得分统计量渐近正态，且可用于空间相关与遗传连锁等问题。
- 阅读关注点
- 应核对随机效应相关结构、零方差边界下的统计量构造、渐近正态条件，以及不同应用中相关性设定和标准化方式的变化。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定渐近正态的具体条件、相关结构处理和有限样本表现；不能把结论推广到任意相关随机效应模型。
原文摘要
Summary We present a family of tests based on correlated random effects models which provides a synthesis and a generalization of recent work on homogeneity testing. In these models each subject has a particular random effect, but the random effects between subjects are correlated. We derive the general form of the score statistic for testing that the random effects have a variance equal to 0. We apply this result to both parametric and semi-parametric models. In both cases we show that under certain conditions the score statistic has an asymptotic normal distribution. We consider several applications of this theory, including overdispersion, heterogeneity between groups, spatial correlations and genetic linkage.