MCMC法の I×J分割表への適用 : 一般化マンテル検定と相関検定
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概要
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一般に,周辺和を所与として行う分割表の条件付き検定では,データが従う分布が(非心)超幾何分布となり,検定統計量の分布が一般に極めて複雑である.このため,p値は多くの場合,カイ二乗近似でしか求められない.そこで,Markov Chain Monte Carlo(MCMC)法を適用して,正確なp値を推定する方法を検討し,その挙動を実証的に調べた.この方法は,データをコンピュータの中でサンプリングしp値を推定する方法で複雑な計算を実行する必要はない.
- 2001-03-30