Analyse non-paramétrique de données bivariées censurées - Relié
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Analyse non-paramétrique de données bivariées censurées - Relié
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par Edward Popovich (Auteur)
Résumé :
Une classe de statistiques est proposée pour le problème de test de différence de localisation en utilisant des données appariées censurées. La classe est constituée de combinaisons linéaires de deux statistiques conditionnellement indépendantes où le conditionnement est sur le nombre, N, de paires dans lesquelles les deux membres sont non censurés et le nombre, N", de paires dans lesquelles exactement un membre est non censuré. Puisque chaque membre de la classe est conditionnellement non-paramétrique sous l'hypothèse nulle, H : pas de différence de localisation, les statistiques de la classe proposée peuvent être utilisées pour fournir un test conditionnel exact de H pour tous les N. et N.. Si n représente le nombre total de paires, alors sous des conditions appropriées, les statistiques de test proposées sont démontrées avoir des distributions normales asymptotiques lorsque n tend vers l'infini. En conséquence, des tests pour grands échantillons peuvent être effectués en utilisant n'importe quel membre de la classe proposée. Une méthode qui peut être utilisée pour choisir une statistique de test parmi la classe proposée de statistiques de test est décrite. Cependant, la statistique de test résultante dépend des formes distributionnelles sous-jacentes des populations à partir desquelles les données bivariées et les variables de censure sont échantillonnées. Les résultats de simulation indiquent que les puissances de certains membres de la classe sont aussi bonnes et, dans certains cas, meilleures que la puissance d'un test pour H proposé par Woolson et Lachenbruch dans leur article intitulé "Rank Tests for Censored Matched Pairs" paru aux pages 597-606 de Biometrika en 1980. De plus, contrairement au test de Woolson et Lachenbruch, les valeurs critiques pour les petits échantillons peuvent être tabulées pour les tests de la nouvelle classe. Par conséquent, les membres de la nouvelle classe de tests sont recommandés pour tester l'hypothèse nulle. Dissertation Discovery Company et l'Université de Floride se consacrent à rendre les travaux universitaires plus facilement repérables et accessibles dans le monde entier. Cette thèse, "Nonparametric Analysis of Bivariate Censored Data" par Edward Anthony Popovich, a été obtenue auprès de l'Université de Floride et est vendue avec la permission de l'auteur. Une copie numérique de ce travail peut également être trouvée dans le dépôt institutionnel de l'université, IR@UF. Le contenu de cette thèse n'a été modifié d'aucune manière. Nous avons modifié le formatage afin de faciliter l'impression et la lecture de la thèse.
Nombre de pages : 94
Dimensions : 0.25 x 11 x 8.5 IN
Date de publication : 21 juillet 2019
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