史蒂文·加伦（Steven T.Garren）。;Richard L.史密斯。;Walter W.Piegorsch。 贝塔二项模型的Bootstrap良好性检验。 （英语） Zbl 0991.62028号 J.应用。斯达。 第561-571号第28页（2001年）. 摘要：二进制数据分析中的一个常见问题是如何处理过度分散。一种广为提倡的二元数据过分散抽样分布是贝塔-二项式模型。例如，在毒理学实验中，这种分布经常被用于模拟垃圾效应。然而，当产仔量变化很大时，很难对照所有其他分布来检验贝塔二项分布的零假设。我们提出了一种基于结合个体产仔数的皮尔逊统计的检验统计量，并使用bootstrap技术估计p值。蒙特卡罗研究证实了对受少数异常值污染的贝塔二项分布进行测试的准确性和威力。该方法适用于环境毒性研究的数据。 引用于1审查引用于2文件 MSC公司： 62G10型 非参数假设检验 62G09号 非参数统计重采样方法 65立方厘米05 蒙特卡罗方法 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.T.Garren}等人，J.Appl。Stat.28，No.5，561--571（2001；Zbl 0991.62028） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 内政部：10.1016/0027-5107（77）90096-3·doi:10.1016/0027-5107（77）90096-3 [2] DOI:10.2307/2533567·Zbl 0896.62115号 ·doi:10.2307/2533567 [3] CATALANO P.J.，《统计手册》第12卷：环境统计12页507–（1994） [4] 内政部：10.2307/3001616·Zbl 0059.12803号 ·数字对象标识代码：10.2307/3001616 [5] 内政部：10.2307/2532622·Zbl 0773.62069号 ·doi:10.2307/2532622 [6] 数字对象标识码：10.1111/j.0006-341X.2000.947_1.x·doi:10.1111/j.0006-341X.2000.947_1.x [7] 内政部：10.2307/2529950·doi:10.2307/2529950 [8] 哈塞曼J.K.，《发育毒理学》，第349页，第2页。编辑（1994年） [9] 内政部：10.1016/0027-5107（76）90101-9·doi:10.1016/0027-5107（76）90101-9 [10] 霍格R.V.，《数理统计导论》，第5页。编辑（1995） [11] LEHMANN E.L.，点估计理论（1983）·Zbl 0522.62020号 [12] 内政部：10.2307/2532575·doi:10.2307/25352575 [13] 洛克哈特A.-M.，《美国统计协会会刊》，生物制药部分，第234页–（1991年） [14] 洛克哈特A.-M.，《突变研究》272第35页–（1992） [15] MANTEL N.，生物统计学第169页–（1987）·doi:10.1007/978-94-009-4794-89 [16] 内政部：10.2307/2530712·数字对象标识代码：10.2307/2530712 [17] 内政部：10.2307/2289219·Zbl 0608.62086号 ·doi:10.2307/2289219 [18] RlSKO K.J.，《毒理学统计》，第57页–（1996） [19] 内政部：10.2307/2289293·Zbl 0658.62059号 ·doi:10.2307/2289293 [20] DOI:10.1093/biomet/66.3.585·Zbl 0424.62014号 ·doi:10.1093/生物技术/66.3585 [21] 内政部：10.2307/2529820·Zbl 0333.62069号 ·doi:10.2307/2529820 [22] 内政部：10.1080/02664769922395·Zbl 0939.62043号 ·doi:10.1080/02664769922395 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。