WEKO3
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応答変数が二項反応である一般線型モデル推測の改良に関する研究
http://hdl.handle.net/10232/14682
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
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|
Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
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公開日 | 2014-12-24 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 応答変数が二項反応である一般線型モデル推測の改良に関する研究 | |||||
タイトルよみ | ||||||
タイトルよみ | オウトウ ヘンスウ ガ ニコウ ハンノウ デアル イッパン センケイ モデル スイソク ノ カイリョウ ニ カンスル ケンキュウ | |||||
別言語のタイトル | ||||||
その他のタイトル | Improvement of inference for generalized linear model with binary response | |||||
著者 |
種市, 信裕
× 種市, 信裕 |
|||||
著者よみ | ||||||
姓名 | タネイチ, ノブヒロ | |||||
別言語の著者 | ||||||
姓名 | TANEICHI, Nobuhiro | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 二項反応 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 一般線型モデル | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | リンク関数 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | エッジワース展開 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | デビアンス | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | φ-ダイバージェンス適合度検定統計量 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 漸近展開 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 改良変換統計量 | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
資源タイプ | research report | |||||
要約(Abstract) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2008-2011年度科学研究費助成事業(科学研究費補助金(基盤研究(C)))研究成果報告書 課題番号:20540124 研究代表者:種市信裕 (鹿児島大学大学院理工学研究科(理学系)教授) | |||||
要約(Abstract) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 応答変数が二項反応である一般線型モデルにおいて2つの観点からモデル推測の改良をおこなった。一方は, Aranda-Ordaz によって提案されたリンク関数を拡張することによって得られるリンク関数の導入である。これにより種々のデータに柔軟に対応できるモデルが選択できるようになった。もう一方は, エッジワース展開による適合度検定統計量の分布の近似に基づく改良変換統計量の構築である。この変換統計量による検定はもとの統計量の検定と検出力はほとんど変わらないが, 小標本における適合度検定統計量のカイ二乗分布への収束の速さがもとの統計量より大幅に改良されている。 | |||||
要約(Abstract) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | We improved the inference for generalized linear model with binary response from two kinds of view point. On the one hand, we constructed family of parametric link functions by extending family of a link function proposed by Aranda-Ordaz. By the family of links, we can choose a model that can be fitted various data. One the other hand, we constructed an improved transformed statistic which is based on an approximation of goodness-of-fit test statistic by using Edgeworth expansion. Though the power of the test based on the transformed statistic is not so different from that of original statistic, the transformed statistic improves the speed of convergence to chi-square distribution very well. | |||||
作成日 | ||||||
日付 | 2012-05-28 | |||||
出版タイプ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
NDC | ||||||
主題Scheme | NDC | |||||
主題 | 410 | |||||
公開者・出版者 | ||||||
出版者 | 鹿児島大学 | |||||
公開者よみ | ||||||
公開者よみ | カゴシマ ダイガク | |||||
公開者別名 | ||||||
公開者別名 | Kagoshima University | |||||
科研費番号 | ||||||
20540124 |