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J-GLOBAL ID：202002234767982161   整理番号：20A2513878

ゼロ膨張計数データのための均質性のロバストスコア試験【JST・京大機械翻訳】

A robust score test of homogeneity for zero-inflated count data

著者 (5件)： Hsu Wei-Wen (Department of Statistics, Kansas State University, Manhattan, KS, USA) ,  Todem David (Department of Epidemiology and Biostatistics, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Mawella Nadeesha R (Department of Mathematics and Statistics, University of Missouri-Kansas City, Kansas City, MO, USA) ,  Kim KyungMann (Department of Biostatistics and Medical Informatics, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Rosenkranz Richard R (Department of Food, Nutrition, Dietetics and Health, Kansas State University, Manhattan, KS, USA)
資料名： Statistical Methods in Medical Research  (Statistical Methods in Medical Research)
巻： 29  号： 12  ページ： 3653-3665  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5397A  ISSN： 0962-2802  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゼロ膨張モデルの多くの応用において,スコアテストは,これらのモデルによって暗示された集団不均一性がデータと一致するかどうかを評価するためにしばしば用いられる。スコアテストを使用するための最も頻繁に引用された正当化は,それらがヌル仮説の下で推定を必要とするだけであることである。この推定は,ヌル仮説と一致する妥当なモデルを指定することを含むので,試験手順は,モデル誤指定の下で信頼できない推論を導くことができた。本論文では,あるモデル誤仕様に対してロバストであるゼロ膨張モデルに対する均一性のスコアテストを提案した。実際的設定で未知である真のモデルのために,著者らの提案を,ランダム性の層がモデル仕様における不確実性を説明するために,モデルに課される混合モデルの一般フレームワークの下で開発した。ランダム項がPoisson平均に課せられ,平均モデルまたは誤指定関数形式から欠落する関連共変量を調整できるように,ゼロ膨張Poissonモデルのクラスにこの方法を例証した。この例に対して,ゼロインフレーションの得られたスコアテストは,ヌルの下で十分に指定された非ランダム平均モデルの電力損失にもかかわらず,すべてのレベルでその経験的サイズを維持することを示した。若年Girl Scouts間の健康増進活動の頻度と,内部都市子供間の齲蝕指数を用いて,提案した試験手順のロバスト性を説明した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インフレーション ,  不確実性 ,  都市 ,  子供 ,  う歯 ,  不均一性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 健康増進 ,  電力損失 ,  ランダム性 ,  混合モデル ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 早期小児期う蝕指数 ,  モデル拡張 ,  混合モデル ,  モデル誤特定化 ,  健康増進活動頻度 ,  ゼロインフレーション

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 膨張 ,  均質性 ,  ロバスト ,  スコア ,  試験