精确对数测试

对数线性模型的精确假设检验。本文概述了使用R软件包exactLoglinTest对对数线性模型拟合优度的精确测试。该软件包通过调整最小的充分统计量来消除干扰参数来评估模型是否适合Poisson对数线性模型。提出了一种蒙特卡罗算法来估计P值。特别是,这个软件包实现了一个顺序取整的正态近似和重要性抽样来近似条件分布中的概率。通常,这会导致高百分比的有效样本。然而,在情况并非如此的情况下,可以实现Metropolis-Hastings算法,在参考集中进行更多的局部跳跃。手稿详细说明了一些二项式logit模型的条件检验可以看作是条件Poisson对数线性模型,因此可以通过exactLoglinTest来执行。一系列不同的例子被认为是突出的用途,特点和软件的扩展。值得注意的是,还考虑了评估披露风险的潜在扩展。