阿尔伯特·梅迪·奥利弗斯;乔,哈里 列联表中的有限信息和全信息评估和良好性测试:统一框架。 (英语) Zbl 1117.62398号 美国统计协会。 100,第471号,1009-1020(2005). 摘要:高维列联表往往很稀疏,如果没有池类别,就无法使用标准的有效统计数据,例如\(X^{2}\)。作为对任意池的改进,为了大(2^{n})列联表的拟合优度,我们提出了基于余量残差或高阶多元矩的二次型统计量类。在零假设下,这类检验统计量是渐近齐次分布的。此外,边际残差有助于诊断参数模型的拟合不足。我们证明了当(r)很小时(r=2,3),对于一些有用的多元二元模型,所提出的统计量具有更好的小样本性质,并且渐近地比(X^{2})更强大。与这些测试统计相关的是一类基于低维裕度的有限信息估计。我们证明,对于二进制数据的一个常用的潜在特征模型,这些估计量具有很高的效率。 引用于4评论引用于34文件 MSC公司: 62-XX年 统计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Maydeu-Oliveres}和\textit{H.Joe},美国统计协会期刊100,第471号,第1009--1020页(2005;Zbl 1117.62398) 全文: 内政部