文書・図像類

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

Icons representing 文書・図像類

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

Material type
文書・図像類
Author
種市, 信裕
Publisher
鹿児島大学
Publication date
-
Material Format
Digital
Capacity, size, etc.
-
NDC
-
View All

Notes on use

Note (General):

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)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, Arand...

Search by Bookstore

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

  • Kagoshima University Repository

    Digital
    You can check the holdings of institutions and databases with which 学術機関リポジトリデータベース(IRDB)(機関リポジトリ) is linked at the site of 学術機関リポジトリデータベース(IRDB)(機関リポジトリ).

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Digital

Material Type
文書・図像類
Author/Editor
種市, 信裕
Author Heading
Publication, Distribution, etc.
Alternative Title
Improvement of inference for generalized linear model with binary response
Text Language Code
jpn
Target Audience
一般
Note (General)
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)
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。
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.