Suppr超能文献

大稀疏r维列联表的分类独立性检验。

Categorical independence tests for large sparse r-way contingency tables.

作者信息

Mielke Paul W, Berry Kenneth J

机构信息

Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins 80523-1877, USA.

出版信息

Percept Mot Skills. 2002 Oct;95(2):606-10. doi: 10.2466/pms.2002.95.2.606.

Abstract

A nonasymptotic chi-squared technique is shown to have very useful properties for the analysis of large sparse r-way contingency tables. Examples of analyses of 4 x 5, 5 x 6, 6 x 7, and two 2 x 2 x 2 sparse contingency tables provide comparisons of the nonasymptotic chi-squared technique with asymptotic chi-squared and exact chi-squared techniques. The asymptotic chi-squared analyses yield inflated probability values for the five tables. The nonasymptotic chi-squared technique yields probability values much closer to the exact probability values than the asymptotic chi-squared technique for the five tables.

摘要

一种非渐近卡方技术被证明在分析大型稀疏r维列联表时具有非常有用的特性。对4×5、5×6、6×7以及两个2×2×2稀疏列联表的分析示例,提供了非渐近卡方技术与渐近卡方技术和精确卡方技术的比较。对于这五个表格,渐近卡方分析得出的概率值偏高。对于这五个表格,非渐近卡方技术得出的概率值比渐近卡方技术更接近精确概率值。

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