悉無応答型試験におけるデータ適応型モデルの性能評価
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概要
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本研究では,広い範囲にわたってより適合度が良く,潜在的に端の用量でのあてはめが良好な包括的分布(族)を扱った.包括的分布族の中でも,ロジット・モデルを「核」とする変換に基づく拡張モデルに注目し,非対称ベキ変換モデル,非対称オッズ比変換モデル,対称べキ変換モデルの3種のデータ適応型モデルに焦点をあてた.事例検討では,ロジット・モデルを上記の3モデルの共通の対照として,これらのモデルの適合性能の比較と特徴の評価を行った.さらに,小規模なシミュレーションによる比較・検討を実施し,モデルの推定性能を評価した.歪みの強い分布から生成されたデータで,非対称べキ変換モデルがもっとも良好な推定性能を示し,とくに端用量での推定精度が高かった.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2001-03-15
著者
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