著者
D.R. Cox 竹内 啓
出版者
応用統計学会
雑誌
応用統計学 (ISSN:02850370)
巻号頁・発行日
vol.10, no.2, pp.77-91, 1981-12-20 (Released:2009-06-12)
参考文献数
13

この文は1981年5月25日に行われたD.R.Cox教授の講演を,レジュメにもとついて翻訳し,かつ註と若干の補論をつけ加えたものである.標本Yが母数Θに依存する分布を持つとき,Θの推測において,もし分布がΘに依存しない統計量Cが存在するならば,YのCを与えたときの条件付分布にもとついて推測を行うべきであるというのが,条件付推測conditional inferenceの考え方である.この考え方を最初に強調したのはR.A.Fisherであるが,これについて補助統計量ancillary statisticと呼ばれるCをどのようにえらぶべきか,もしそのような統計量が存在しないときはどうすべきかなど多くの問題がある.ここではいろいろな問題点を概観するとともに,最近の研究の成果,とくに漸近理論の結果にもふれている.

言及状況

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#統計 続き。竹内啓さんによる「訳注」群が非常によいです。理解に必須の具体例や重要なコメントが捕捉されている。 例えば、2×2の分割表の独立性に関するFisher検定を構成するための処方箋の欠点(≈P値が大きくなり過ぎること)が指摘されています。 https://t.co/LA4rVdUojE https://t.co/1QdJSYpgf0
#統計 上で紹介した次の文献は特に統計学入門の解説をしなければいけない人たちにとって非常に有益だと思いました。 https://t.co/YB96z8yOkZ Cox-竹内、条件付推測について、1981 検定や信頼区間の構成で基本的な「nuisance parametersが存在する場合」の処方箋群を扱っています。続く
#統計 nuisance parametersの問題に関する40年以上前からある処方箋については https://t.co/YB96z8yOkZ Cox-竹内、条件付推測について、1981 を参照。これを見れば「数学的にテクニカルな話になる」の具体的な内容がわかる。 今だと「ベイズでいんじゃね?」と言う人が多そう。
正確であっても小標本下での特性が良いかどうかは別問題だけど・・・ Cox DR,竹内啓.条件付推測について. https://t.co/Bohexg6rtw
後で読みたいのはこれ. https://t.co/s4rnr5nguM

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