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【24h】

A statistical test for a parameter describing the association in correlated binary data.

机译:对描述相关二进制数据中的关联的参数进行统计检验。

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摘要

In this thesis we develop a test of statistical hypothesis for the association parameters in the non-linear dynamic conditional probability model ( NLDCP) suggested by Farrell and Sutradhar (2006) for longitudinal correlated binary data. In the development of such a test we consider the simplest case for the above model where the probability associated with the response at a particular time is only conditionally related to the previous response. We then derive the Rao-Fisher scoring test statistic as well as both its asymptotic and non-asymptotic probability distributions, and derive a power function for a decision rule based on the above test.
机译:在这篇论文中,我们针对纵向相关的二进制数据,开发了由Farrell和Sutradhar(2006)提出的非线性动态条件概率模型(NLDCP)中关联参数的统计假设检验。在开发这种测试时,我们考虑上述模型的最简单情况,其中与特定时间响应相关的概率仅在条件上与先前响应相关。然后,我们导出Rao-Fisher评分测试统计量及其渐近和非渐近概率分布,并基于上述测试得出决策规则的功效函数。

著录项

  • 作者

    Bernick, Jordan David.;

  • 作者单位

    Carleton University (Canada).;

  • 授予单位 Carleton University (Canada).;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 M.S.C.
  • 年度 2008
  • 页码 100 p.
  • 总页数 100
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 统计学 ;
  • 关键词

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