決定分析相關性資料時統計檢定力與樣本數的普世強韌法

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姓名

羅曉媛(Hsiao-Yuan Lo) 查詢紙本館藏

畢業系所

統計研究所

論文名稱

決定分析相關性資料時統計檢定力與樣本數的普世強韌法

相關論文

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摘要(中)

在比較性的研究中，我們可能將叢集資料如家庭成員劃分成對照組與實驗組。Tokola et al. (2011)提出一個不需母體之假設分配的方法來估計對照組與實驗組的差異，此方法亦可估算檢定力。他們的方法主要需正確的假設母體前兩階動差，然而，當動差的假設錯誤時，他們的方法可能也不具有強韌性，分析出來的結果可能是不正確的。
本文依據Royall and Tsou (2003)提出的強韌概似函數法，將多元負二項模型及多元常態模型強韌化後探討對照組與實驗組間是否有差異，並與Tokola et al. (2011)的方法比較檢定力與型一誤差機率。

摘要(英)

Tokola et al (2011) proposed a statistic for estimating the treatment and control effects difference for cluster data. This statistic requires exchangeable correlation and common variances and is not sensitive to other distributional assumptions.
We investigate the validity of their statistic when the second moment assumptions fail. We also robustify the normal and the negative binomial models so that they can adapt themself to the underlying distributions. We compare the three approaches in terms of their power performance.

關鍵字(中)

★ 叢集資料
★ 強韌概似函數
★ 多元負二項模型
★ 多元常態模型

關鍵字(英)

★ cluster data
★ exchangeable correlation
★ normal model
★ negative binomial model
★ power

論文目次

目錄
摘要 I
Abstract II
致謝辭 III
目錄 IV
表目錄 VI
第一章緒論 1
第二章 Tokola等人所提的方法 3
2.1 迴歸模型的建立 3
2.2 統計檢定量與其大樣本性質 4
第三章強韌概似函數 6
第四章多元負二項模型與多元常態模型 8
4.1多元負二項模型 8
4.1-1多元負二項模型的參數估計量 9
4.1-2多元負二項模型之修正項 11
4.2多元常態模型 16
4.2-1多元常態模型的參數估計 17
4.2-2多元常態模型之修正項 21
第五章檢定力的比較 26
5-1 不同方法之大小關係 26
5-2不同方法之檢定力比較 35
第六章模擬研究 38
6-1資料的生成方法與模擬所用符號的定義 38
6-2 模擬的結果 40
第七章結論 47
參考文獻 48

參考文獻

Arbous, A. G. and Kerrich, J. E. (1951). Accident statistics and theconcept of accident proneness. Biometrics, 7, 340-432.
Chen, C. H. and Tsou, T. S. (2011). Robust likelihood inferences for multivariate correlated data. Journal of Applied Statistics, 38, 2901-2910.
Royall, R. M. and Tsou, T. S. (2003). Interpreting statistical evidence by using imperfect models: robust adjusted likelihood functions. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 65, 391-404.
Solis-Trapala, I. L. and Farewell, V. T. (2005). Regression analysis of overdispersed correlated count data with subject specific covariates. Statistics in Medicine, 24, 2557-2575.
Tokola, K., Larocque, D., Nevalainen, J. and Oja, H. (2011). Power, sample size and sampling costs for clustered data. Statistics & Probability Letters, 81, 852-860.
Tsou, T.S. (2006). Robust Poisson regression. Journal of Statistical Planning and Inference, 136, 3173-3186.
Tsou, T. S. and Chen, C. H. (2008). Comparing means of several dependent populations of count-a parametric robust approach. Statistics in Medicine, 27, 2576-2585.

指導教授

鄒宗山(Tsung-Shan Tsou)

審核日期

2013-7-17

推文