STUDENTIZED PARTIAL SCORE TESTS FOR VARIANCES IN LONGITUDINAL DATA
Notice bibliographique
Résumé
Koenker9studied a studentized version of Neyman's score statistic and obtained theoretical results which indicated that the studentized version will outperform the score test under a linear model if the data is from a heavy-tailed t-distribution. However, the author failed to examine the size and power performances of the studentized test through a simulation study. Subsequently, Cai, Hurvich and Tsai7after a simulation study in a nonparametric setting, found that even when the data is from a normal population the score test was biased in estimating a pre-assigned level of significance. Thus, he recommended that the studentized score test should be used in all situations. Several authors have, however, shown earlier that when the data is from a normal population, Neyman's partial score test is asymptotically unbiased in estimating a pre-assigned level of significance. As a result in this paper, we obtain the partial score statistic and the studentized version under various models but conduct our simulation studies under the special case considered by Cai et al.7in order to examine the studentized test. We found, in our simulation studies, that when the model of interest is nonparametric with uncorrelated errors, the power of the score test is generally higher than that of the studentized test. The difference in power performances becomes more pronounced under the heavy-tailed t-distribution. In the normal case, both the partial score test and its studentized version performed well in controlling the size of the test. We also found that if the score statistic is constructed based on the underlying distribution of the data, then the score statistic will always outperform the studentized test in both power and size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».