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蒂亚戈·M·巴尔加斯。;西尔维亚·L·P·法拉利。;阿图尔·莱蒙特。

改进了广义线性模型中的似然推理。 （英语） Zbl 1506.62181号

计算。统计数据分析。 74, 110-124 (2014).
摘要：我们解决了当样本量较小时，在广义线性模型中执行测试推断的问题。这类模型提供了一种直接的建模正常和非正常数据的方法，并已广泛应用于多种实际情况。似然比、Wald和score统计量以及最近提出的梯度统计量为测试这些模型中参数的推断提供了基础。我们将重点放在小样本情况下，在这种情况下，参考齐方分布对这些测试统计数据的真实零分布的近似性较差。我们推导了梯度检验的矩阵表示法中的通用Bartlet型校正因子，它减少了检验的大小失真，并将所提出的检验与通常的似然比、Wald、分数和梯度检验、Bartlet校正的似然率和分数检验以及bootstrap校正检验进行了数值比较。我们的模拟结果表明，我们提出的修正测试可以成为其他测试的一个有趣的替代方法，因为即使对于非常小的样本，它也可以带来非常准确的推断。为了便于说明，我们还提出了一个实证应用。

引用于7文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62F03型 参数假设检验
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

Bartlett修正;引导数据库;广义线性模型;梯度统计量;似然比统计;得分统计;Bartlett型校正;Wald统计

软件：

R（右）;枫树;多布森;PROC注册;公牛;引导数据库;glm公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛T.M.Vargas｝等人，计算。统计数据分析。74、110-124（2014；Zbl 1506.62181）
全文： 内政部 arXiv公司

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