<論説>条件付指数型分布族の一様最強力不偏検定とその応用
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概要
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Lehmann and Sheffe (1955) derived a uniformly most powerful test for an exponential family distribution. This assumption of exponentiality, however, is not always satisfied. For example, Poisson distribution has been frequently used to analyze discrete data. It assumes that its mean is equal to its variance, but data often suggest that the variance is larger than the mean. To explain this overdispersion, a parameter is considered random so that the distribution belongs to a conditionally exponential family distribution (Lawless (1987a), Lawless (1987b), Thall (1988), Dean and Lawless (1989)). This paper derives a uniformly most powerful unbiased test for a conditionally exponential family distribution without specifying any distribution for a conditioning random variable and gives its applications.
- 千葉大学の論文
- 1994-03-02
著者
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